TOPEKA, Kan. (KWCH) - Le ministère de la Santé et de l'Environnement du Kansas a signalé vendredi 1774 nouveaux cas de COVID-19 depuis mercredi, portant le total de l'État à 76230. Le département a signalé 23 décès supplémentaires depuis mercredi, avec un total de 975 dans tout l'État et une moyenne mensuelle positive de 8,1%.

Mais ce dernier chiffre est une différence radicale rapportée par le COVID Tracking Project, une organisation nationale de volontaires lancée depuis L'Atlantique qui recueille et publie les données "nécessaires pour comprendre l'épidémie de COVID-19 aux États-Unis".

Eyewitness News examine les écarts entre les données nationales et nationales du COVID-19

Le groupe rapporte au Kansas l'une des plus fortes augmentations de cas de coronavirus à travers le pays avec un pic moyen mobile sur sept jours supérieur à 20%. Cela signifie qu'une personne sur cinq au Kansas est testée positive pour le virus. Les données KDHE montrent le taux de suivi quotidien des cas positifs inférieur à 20% et depuis juillet, il n'a jamais montré un pourcentage quotidien de plus de 11%.

Alors quelle est la différence ? La réponse est compliquée.

Les cas de coronavirus sont suivis différemment par différentes agences

Nous avons interrogé le gouverneur Laura Kelly sur l'écart ?

"Il y a beaucoup de groupes de recherche, d'organisations qui font le suivi", a-t-elle dit. "Ce que nous devons faire au Kansas, c'est en choisir un et l'utiliser parce que ce sont les données qui nous indiqueront les différences qui se produisent, plutôt que d'essayer d'utiliser tous ces autres échantillons qui arrivent. Il est préférable pour nous d'utiliser les données en qui nous avons confiance. "

nous prenons ces données au sérieux car elles influencent les décisions sur les entreprises, les écoles et, finalement, votre famille. Nous avons contacté l'Université John Hopkins qui travaille en étroite collaboration avec le National COVID Tracking Project.

Selon ses questions fréquemment posées (FAQ), le COVID Tracking Project affirme qu'il obtient la quasi-totalité de ses données "directement à partir des sites Web des autorités de santé publique locales ou étatiques / territoriales. Lorsque des données sont manquantes sur ces sites Web, nous complétons les chiffres disponibles avec des informations provenant de conférences de presse officielles avec les gouverneurs ou les autorités de santé publique. "

Le groupe affirme que ses chiffres peuvent ne pas correspondre aux données fournies par l'état en raison: du décalage de date, des données cachées, des définitions de données différentes, des différentes façons de signaler les "nouveaux" cas, tests ou décès et données remplacées / antidatées.

L'Université Johns Hopkins a publié les informations suivantes:

À propos des données

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  • Les nouveaux cas sont présentés sous forme de dénombrements quotidiens tels que rapportés par l'État; pour des données lissées présentées sous forme de moyenne mobile sur 7 jours En raison des fluctuations des rapports quotidiens, les taux de test sont présentés sous forme de moyennes mobiles sur 7 jours
  • À mesure que les directives évoluent sur la notification des cas de Covid-19, certains États modifient leur notification pour inclure à la fois les cas confirmés, sur la base des tests de laboratoire, et les cas probables, sur la base de critères spécifiques pour les symptômes et l'exposition reflètent. Cela peut entraîner un "pic" de nouvelles données de cas
  • Les sources de données: Test des données du COVID Tracking Project et des données de cas du JHU CSSE.

    Notre fournisseur de données, The Covid Tracking Project, est en train de changer la façon dont il mappe les données des états aux catégories que nous utilisons pour nos calculs de positivité. Ces changements signifient que la catégorie de données que nous utilisons dans notre dénominateur (tests totaux) peut désormais inclure des tests auparavant non inclus dans nos calculs, ce qui à son tour peut entraîner un calcul de positivité de test inférieur à ce que nous aurions calculé pour l'état antérieur. au changement.

    Avec ce changement important, nous examinerons à nouveau nos entrées de données et nos calculs pour nous assurer que nos chiffres reflètent le calcul de santé publique le plus responsable de la positivité des tests.

    COMMENT NOUS CALCULONS LA POSITIVITÉ:

    Taux de positivité: Notre calcul, qui est appliqué de manière cohérente sur l'ensemble du site et est antérieur aux efforts de suivi de la positivité des tests de la plupart des États, examine le nombre de cas divisé par le nombre de tests négatifs plus le nombre de cas. Nous pensons que la façon idéale de calculer la positivité serait le nombre de personnes dont le test est positif divisé par le nombre de personnes testées. Nous pensons que c'est actuellement le meilleur moyen de suivre la positivité, car certains États incluent dans leurs tests des tests duplicatifs obtenus successivement sur le même individu, ainsi que des tests d'anticorps non liés. Cependant, de nombreux États sont incapables de suivre le nombre de personnes testées, de sorte qu'ils ne suivent que le nombre de tests. Parce que les États ne publient pas tous le nombre de tests positifs et le nombre de tests négatifs par jour, nous n'avons pas d'autre choix que de calculer la positivité via notre approche. Nous décrivons clairement notre méthodologie ainsi que notre source de données (COVID Tracking Project) sur le site.

    Moyennes sur 7 jours: Le CRC calcule la moyenne mobile sur 7 jours séparément pour les cas quotidiens et les tests quotidiens, puis, pour chaque jour, calcule le pourcentage sur les moyennes mobiles. Certains États peuvent calculer le pourcentage de positivité pour chaque jour, puis effectuer la moyenne mobile sur 7 jours. La raison pour laquelle nous utilisons notre approche est que les problèmes de capacité de test et les cadences de rapport inégales créent beaucoup de pics et de creux trompeurs dans les données. Puisque nous voulons donner une moyenne sur 7 jours, il est plus juste de faire la moyenne des données brutes, puis de calculer les ratios. Sinon, les jours où un grand nombre de tests négatifs sont publiés en même temps - et la positivité va être très faible - auront le même poids que les jours où les données ont été régulièrement publiées, et le résultat global va être inférieur. Notre approche est appliquée à toutes nos données de test pour corriger ces modèles de diffusion de données inégaux.

    Les taux de positivité peuvent nous dire si la capacité d’examen d’un État est suffisante. Idéalement, un état devrait atteindre ou dépasser le taux de positivité recommandé, que l'OMS a fixé à 5%. Un taux de positivité supérieur à 5% indique qu'un état ne teste que les patients les plus malades qui recherchent des soins médicaux et ne jette pas un filet suffisamment large pour identifier les cas les plus bénins et suivre les épidémies.

    Le pourcentage de positivité peut également nous aider à déterminer si une augmentation des cas est simplement le résultat de tests étendus ou si elle signale une transmission accrue du virus. Si nous voyons le pourcentage de tests positifs commencer à augmenter, cela indique que les tests sont insuffisants pour détecter les infections qui peuvent survenir. Ne pas détecter ces infections peut signifier que le virus se transmet sans intervention, ce qui peut entraîner une croissance future des cas.

    Plus précisément:

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  • Si une augmentation du nombre de cas est le résultat d'une augmentation des tests, la ligne de pourcentage positif peut sembler plate ou comme si elle diminue au cours de la période pendant laquelle les cas ont augmenté
  • Si une augmentation du nombre de cas est le résultat d'une transmission accrue, la ligne pourrait sembler augmenter au cours de cette même période
  • Selon le ministère de la Santé et de l'Environnement du Kansas:

    Pour calculer le taux de positivité pour le Kansas, KDHE utilise le nombre de tests positifs par date de test de laboratoire divisé par le nombre de tests négatifs pour cette date de test de laboratoire pour obtenir le taux de positivité pour le Kansas. Nous avons jusqu'à présent une positivité de 8,1% en octobre. La moyenne que nous rapportons n'est pas significativement différente des taux de positivité quotidiens.

    D'autres sources, comme le COVID Tracking Project, peuvent utiliser différentes formules (méthodologies) pour proposer leurs propres chiffres pour le taux de positivité. Je crois que leur moyenne mobile est ce que vous demandez. Je ne peux pas expliquer pourquoi la leur est différente - je vous encourage à les contacter pour comprendre comment ils font des rapports et pourquoi ils sont si différents de nous. Voici un lien dans leur explicateur de données qui peut vous aider: https://covidtracking.com/about-data/faq#why-doesnt-your-data-match-what-i-see-on-the-official-covid-19-page-for-my-state. La section Remblai, en particulier, peut aider avec l'explication.

    Lorsque KDHE rapporte nos chiffres les lundis, mercredis et vendredis, il y a une augmentation cumulative. Par exemple, disons - 7 000 tests négatifs / 1 300 tests positifs signalés depuis mercredi (ce qui constitue un exemple). Cependant, ces 8 300 tests n'ont pas tous été administrés entre mercredi et vendredi. Ils nous ont été signalés pendant cette période, mais auraient pu l'être beaucoup plus tôt. C'est une image plus précise de la progression de la maladie à regarder les choses à la date du test de laboratoire, c'est pourquoi nous faisons cela.

    Je vous encourage à consulter notre onglet Test sur notre tableau de bord. Nous avons le taux de positivité par mois répertorié et il y a un graphique où si vous survolez les colonnes, vous pouvez voir le taux de positivité jour par jour ainsi que le nombre de tests positifs et négatifs.

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