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美媒報道,一項新研究指出,新冠疫情早期的死亡人數遠高于美國官方統計,揭示了未被計入的死亡數據中存在顯著差異。
2020年和2021年,死亡證明上報告的新冠死亡病例約為84萬例。但一組研究人員利用人工智能形式估算,同期醫院外可能還發生了多達15.5萬例未被識別的額外死亡。這意味著那兩年約有16%的新冠死亡病例未被統計。
答案是:未被確診的死者更可能是西班牙裔和其他有色人種,死于疫情最初幾個月,且位于南部和西南部某些州——包括亞拉巴馬州、俄克拉荷馬州和南卡羅來納州。
“邊緣群體因無法獲得醫療服務而持續以不成比例的速度死亡,”他在郵件中寫道。
在美國部分地區,死亡調查由選舉產生的驗尸官負責,他們未必具備法醫的專業培訓。一些研究表明,黨派立場可能影響病患或其家屬是否尋求新冠檢測,以及驗尸官是否進行死后新冠病毒檢測。事實上,一些驗尸官稱家屬曾施壓要求不要將新冠列為死因。
美國疾病控制與預防中心數據顯示,自2020年初疫情暴發以來,新冠死亡病例已超過120萬例。其中超過三分之二的報告死亡病例發生在2020年和2021年。
這一統計長期存在爭議,社交媒體上曾有虛假聲稱稱新冠死亡人數被夸大。時任總統唐納德·特朗普加劇了這種對立,他于2020年8月轉發了一條聲稱僅6%的報告死亡病例真正死于新冠的帖子——該帖隨后被推特刪除。
誠然,還存在其他類型的疫情死亡。例如,未感染者因醫院新冠患者爆滿而無法獲得治療,死于其他疾病。吸毒者因社會隔離和失去治療渠道而死于過量用藥。其他估算疫情實際死亡人數的研究已將這些死亡納入考量。
科學界對依賴機器學習研究的優勢和局限性的認識仍在發展中,但伍爾夫稱該團隊對機器學習的運用“引人關注”。
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