fbpx
ตีความสถานการณ์ไทยจากข้อมูล COVID-19 ตัวเลขบอกอะไรเรา?

ตีความสถานการณ์ไทยจากข้อมูล COVID-19 ตัวเลขบอกอะไรเรา?

วรรษกร สาระกุล เรื่อง

ภาพิมล หล่อตระกูล ภาพประกอบ

 

ท่ามกลางวิกฤตการระบาดของโคโรนาไวรัส หรือ โควิด-19 ที่ยังคงลุกลามและดูเหมือนจะยังยืดเยื้อต่อไปเรื่อยๆ มีทั้งรายงานสถานการณ์และแถลงการณ์ออกมาไม่หยุดหย่อน ทำให้ผู้รับข่าวสารรู้สึกท่วมท้นไปด้วยข้อมูลมหาศาลจนไม่อาจรับรู้ความหมายของตัวเลขต่างๆ ได้ บทความนี้จึงขอพาท่านผู้อ่านไปทำความเข้าใจความหมายของตัวเลขที่รายงานอยู่ทุกวันว่าแท้จริงแล้วตัวเลขเหล่านี้บอกอะไร และมีอะไรที่ตัวเลขนี้ไม่ได้บอกเรากันแน่

 

ข้อสรุปของโรคโควิด-19 ที่ยังสรุปไม่ได้

 

ในเบื้องต้นโรคไวรัสโคโรนา หรือ โควิด-19 นั้นมีการรายงานต่อองค์การอนามัยโลกว่าพบครั้งแรกที่เมืองอู่ฮั่น ประเทศจีน แต่ต้นกำเนิดของโรคว่ามาจากสัตว์ หรือมาจากไหนนั้นยังไม่เป็นที่แน่ชัด อาการของโรคมีอะไรบ้าง ก็ยังไม่มีมติเป็นเอกฉันท์ ยังไม่รวมถึงความรุนแรงของโรค หรือเมื่อป่วยแล้วจะมีโอกาสเสียชีวิตเท่าไรก็ยังสรุปไม่ได้ เหตุผลสำคัญคือโรคนี้เป็นโรคอุบัติใหม่

โรคอุบัติใหม่ คือ โรคติดเชื้อที่มีการเกิดขึ้นครั้งแรกในโลก หรือโรคที่มีการระบาดเข้าไปในที่ใหม่ ในอดีตมีโรคอุบัติใหม่ ได้แก่ ไข้หวัดใหญ่สายพันธุ์ใหม่ ชนิดเอ (H1N1) หรือไข้หวัดใหญ่ 2009 โรคไข้หวัดนก โรคติดเชื้ออีโบลา ไข้หวัดสเปน เป็นต้น ส่วนโควิด-19 มีรายงานครั้งแรกเมื่อวันที่ 31 ธันวาคม 2562 และ เมื่อการระบาดจบลง จะมีการสรุปข้อเท็จจริงของโรค เช่น อัตราการเสียชีวิต เพราะการระบาดของโควิดยังไม่จบลง จึงยังไม่อาจสรุปได้ว่ามีจำนวนผู้ติดเชื้อทั้งหมดเท่าไร และ เสียชีวิตทั้งหมดเท่าไร ดังนั้น อัตราการเสียชีวิตที่รายงานในปัจจุบัน คือ จำนวนผู้เสียชีวิต ต่อ จำนวนผู้ติดเชื้อที่ได้รับการยืนยันแล้ว

ดังนั้นตัวเลขอัตราการเสียชีวิตที่รายงานจึงยังไม่คงที่ จึงยังสรุปไม่ได้ว่าโรคนี้ร้ายแรงแค่ไหน ร้ายแรงกว่าโรคอื่นที่เรารู้จักกันดีหรือไม่

 

ตัวเลขที่รายงาน คืออะไร มาจากไหน

 

ในทุกๆ วัน รายงานสถานการณ์โควิด-19 จะมีการรายงานตัวเลขหลักๆ 2 ตัวเลข คือ ยอดผู้ป่วยที่ได้รับการยืนยันสะสม และ ยอดผู้เสียชีวิตสะสม อย่างไรก็ตาม ตัวเลขผู้ติดเชื้อนี้ก็ไม่ใช่ตัวเลขแห่งความจริง เพราะเราจะรู้จำนวนผู้ติดเชื้อที่แท้จริงได้ก็ต่อเมื่อเรานำทุกคนมาตรวจ ซึ่งยังไม่ได้ทำในปัจจุบัน นอกจากนี้ยังมีปัจจัยอื่นที่ส่งผล ได้แก่ ความแม่นยำในการตรวจ เป็นต้น สุดท้ายแล้วความแม่นยำของอัตราการเสียชีวิตจะมากขึ้นเมื่อมีการตรวจมากขึ้น 

ในสถานการณ์ที่เราไม่สามารถตรวจได้ทุกคน กรมควบคุมโรคในแต่ละประเทศจะออกเกณฑ์การเฝ้าระวังและสอบสวนผู้ป่วย หรือ patient under investigation (PUI) หมายถึงผู้มีอาการและประวัติเสี่ยงที่จะได้รับเชื้อ ซึ่งเกณฑ์นี้จะเปลี่ยนไปเรื่อยๆ ตามสถานการณ์ของโรค และดุลยพินิจของทางการในแต่ละประเทศ เช่น ในช่วงแรกที่มีการระบาดใหม่ๆ ในประเทศจีน ที่เมืองอู่ฮั่น เกณฑ์ PUI คือการมีไข้ ไอ และต้องเดินทางมาจากพื้นที่เสี่ยง คือ เมืองอู่ฮั่น เมื่อมีการระบาดในยุโรป เกณฑ์จะเปลี่ยนไป โดยขยายขอบเขตให้กว้างขึ้น ให้รวมถึงเดินทางมาจากประเทศเสี่ยงในทวีปยุโรป และยิ่งมีการระบาดมากขึ้นไปอีก ทางการก็อาจขยายเกณฑ์ PUI ให้กว้างยิ่งขึ้นไปอีก เนื่องจากคนที่มีความเสี่ยงที่จะได้รับเชื้อมากขึ้น ดังที่กล่าวไปแล้วว่าเกณฑ์ PUI ขึ้นอยู่กับสถานการณ์และดุลยพินิจของทางการแต่ละประเทศ เกณฑ์ที่จะบอกว่าใครเสี่ยงหรือไม่เสี่ยงจึงต่างกัน ผู้ที่เข้าเกณฑ์ PUI ในประเทศหนึ่งอาจไม่เข้าเกณฑ์ในอีกประเทศหนึ่ง ดังนั้น การเปรียบเทียบจำนวนผู้ติดเชื้อระหว่างประเทศโดยตรง อาจทำให้ไขว้เขวได้ เพราะตัวเลขผู้ติดเชื้อมากอาจหมายถึงมีการระบาดมาก หรือ นำคนมาตรวจมากก็ได้

 

ประชากรกับการติดเชื้อ COVID-19

 

ดังนั้น ในบทความนี้จะเน้นการแสดงสถานการณ์ในประเทศเป็นหลัก และหลีกเลี่ยงการทำนายการระบาด ความรุนแรงของโรค รวมถึงอัตราการเสียชีวิต เนื่องจากต้องใช้ความชำนาญเฉพาะ อาจทำให้เกิดความแตกตื่นหากทำโดยผู้ที่ไม่เชี่ยวชาญการระบาดอย่างเพียงพอ

 

เจาะลึกสถานการณ์ในประเทศ

 

ข้อมูลในบทความนี้นำมาจากการแถลงสถานการณ์ประจำวันของกรมควบคุมโรค โดยใช้รายงานตั้งแต่วันที่มีการแถลงฉบับแรกในวันที่ 10 มกราคม 2563 จนถึงวันที่ 2 เมษายน 2563 โดยมีสมมติฐานว่าทุกคนที่เข้าเกณฑ์จะได้รับการตรวจทุกคน

นับจนถึงปัจจุบัน มีผู้เข้าเกณฑ์การเฝ้าระวังและสอบสวนผู้ป่วย หรือ PUI ทั้งหมด 22,453 คน และได้รับการยืนยันว่าติดเชื้อ 1,875 คน

แล้วเราจะรู้ได้อย่างไรว่าจำนวนผู้เข้าเกณฑ์และผู้ติดเชื้อบอกอะไร กราฟต่อไปนี้แสดงสัดส่วนของผู้ติดเชื้อต่อผู้เข้าเกณฑ์ในแต่ละวัน

 

ร้อยละผู้ติดเชื้อที่ได้รับการยืนยันต่อผู้เข้าเกณฑ์ PUI

 

โดยเฉลี่ยแล้ว ประมาณ 4 % ของผู้เข้าเกณฑ์จะพบเชื้อ สัดส่วนนี้อาจเกิดได้จากหลายปัจจัย ในช่วงท้ายของกราฟจะพบว่าสัดส่วนผู้ติดเชื้อต่อผู้เข้าเกณฑ์สูงขึ้น อาจเกิดจากมีการระบาดมากขึ้นหรืออาจเกิดจากการที่เราไม่สามารถตรวจได้มากขึ้นตามปริมาณการระบาดที่เพิ่มขึ้น จุดสีม่วงแสดงวันที่มีการเปลี่ยนเกณฑ์ PUI

 

 

จากกราฟจะเห็นว่าผู้ที่เข้าเกณฑ์การตรวจโรคและจำนวนผู้ที่ได้รับการยืนยันว่าติดเชื้อ มีทิศทางไปในทางเดียวกัน เป็นสัดส่วนใกล้เคียงกัน แต่นับจากวันที่ 10 มีนาคมโดยประมาณ จำนวนผู้ติดเชื้อ (กราฟสีแดง) เพิ่มขึ้นสูงอย่างรวดเร็ว จาก 53 คน เป็น 1,245 คน ภายในเวลา 18 วัน ซึ่งอาจเกิดจากสเปรดเดอร์สนามมวยเมื่อวันที่ 6 มีนาคม 2563

เพื่อให้เห็นภาพชัดขึ้น ลองเปรียบเทียบจำนวนดังกล่าวกับประชากรดังแสดงในกราฟด้านล่าง จากกราฟจะเห็นว่า ประชากรทั้งหมดมีผู้เข้าเกณฑ์การตรวจของกรมควมคุมโรคและได้รับการตรวจเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง (กราฟสีฟ้า)  อย่างไรก็ตามถือเป็นตัวเลขที่น้อยมาก เพียง 0.031 เปอร์เซ็นต์ ของประชากรทั้งประเทศโดยประมาณ

 

แนวโน้มผู้เข้าเกณฑ์ PUI สะสมและผู้ติดเชื้อต่อประชากรไทย สถิติ กราฟ

 

การป้องกันของไทยเป็นแนวรุกหรือแนวรับ

 

เมื่อเทียบกับทวีปยุโรปและอเมริกา สถานการณ์การระบาดในประเทศไทยดูดีกว่ามาก อย่างไรก็ตาม มีผู้ตั้งข้อสังเกตว่าที่จำนวนผู้ติดเชื้อเพิ่มขึ้นไม่มากอาจเป็นเพราะเราไม่ได้ใช้มาตรการเชิงรุกเร่งตรวจเต็มที่ สัดส่วนต่อไปนี้ อาจพอทำให้เห็นภาพการรับมือการระบาดได้ชัดเจนยิ่งขึ้น

จากกราฟด้านล่างแสดงอัตราการเปลี่ยนแปลง หรืออาจเรียกว่าเป็นอัตราเร่ง เปรียบเทียบกันระหว่างผู้เข้าเกณฑ์ (กราฟสีฟ้า) และผู้ติดเชื้อ (กราฟสีแดง) ตัวเลขที่เป็นบวก หมายถึง ถ้าเมื่อวานมีผู้ป่วย 100 คน วันนี้มีผู้ป่วย 101 เท่ากับว่า มีผู้ติดเชื้อเพิ่มขึ้น 1% หากกราฟสีแดงอยู่เหนือกราฟสีฟ้าแสดงว่าผู้ติดเชื้อเพิ่มขึ้นเร็วกว่าผู้ที่เข้าเกณฑ์และได้รับการตรวจ ซึ่งอาจหมายถึงเราหาตัวผู้เข้าเกณฑ์มาตรวจได้ไม่ทันความเร็วของการเพิ่มขึ้นของผู้ติดเชื้อ จึงอาจมีผู้ติดเชื้อที่ตกหล่นไม่ได้รับการวินิจฉัยมากขึ้น ทำให้การควบคุมโรคยิ่งเป็นไปได้ยากขึ้น

 

แสดงอัตราการเปลี่ยนแปลง หรืออาจเรียกว่าเป็นอัตราเร่ง เปรียบเทียบกันระหว่างผู้เข้าเกณฑ์ (กราฟสีฟ้า) และผู้ติดเชื้อ (กราฟสีแดง)

 

จากกราฟ ตั้งแต่วันที่ 30 มีนาคมเป็นต้นมา กราฟทั้งสองเส้นมีระยะห่างระหว่างกันแคบลงมากหรือแทบจะทับกัน ซึ่งสามารถตีความได้หลายแบบ 1. การระบาดมีอัตราเร่งน้อยลง ทำให้ผู้ติดเชื้อและผู้ที่เข้าเกณฑ์เพิ่มขึ้นไม่มาก 2. เราเข้าถึงตัวผู้มีความเสี่ยงและผู้ติดเชื้อได้ช้าลง ซึ่งอาจเกิดจากเกณฑ์การตรวจที่ขยายไม่ครอบคลุมผู้ที่มีความเสี่ยงแล้ว

นอกจากนี้สิ่งที่น่าจะช่วยให้สามารถอนุมานได้ว่ามาตรการของไทยนั้นเป็นเชิงรับ อาจเป็นสัดส่วนของผู้เข้าเกณฑ์ PUI ที่มาตรวจที่โรงพยาบาลด้วยตนเองต่อผู้เข้าเกณฑ์ทั้งหมด จะเห็นได้ว่าในช่วงแรก ผู้ที่เข้าเกณฑ์ความเสี่ยงที่จะได้การตรวจคัดกรองส่วนใหญ่ถูกคัดกรองที่สนามบิน แต่นับจากวันที่ 22 มกราคมเป็นต้นมา มากกว่าครึ่งมาตรวจที่โรงพยาบาลด้วยตนเอง ผู้ที่มาตรวจด้วยตนเองเพิ่มสูงเกือบถึง 100 เปอร์เซ็นต์ในระยะหลัง ส่วนหนึ่ง อาจมาจากการที่ในช่วงหลังการบินทั้งระหว่างประเทศและในประเทศลดลงเป็นอย่างมาก ผู้ที่เดินทางผ่านสนามบินและได้รับการคัดกรองจึงน้อยลงไปด้วย หรือเนื่องจากในระยะหลังผู้เข้าเกณฑ์ความเสี่ยงเป็นผู้ที่อาจติดจากผู้ติดเชื้อในประเทศ ไม่ใช่ต่างประเทศ เกณฑ์การเฝ้าระวังจึงเปลี่ยนไป หรือคนไทยมีความตื่นตัวมากขึ้นทำให้รีบมาตรวจที่โรงพยาบาลด้วยตนเอง แต่ก็สามารถตีความในอีกแง่หนึ่งได้ว่าเรายังไม่มีมาตรการเชิงรุกที่จะเพิ่มการตรวจให้ได้มากขึ้นเพียงพอ

 

ประเภทผู้เข้าเกณฑ์ตามการพบ

 

กรุงเทพ ติดเชื้อมากจริงหรือ

 

จากข้อมูลเมื่อวันที่ 28 มีนาคม 2563 มีจำนวนผู้ติดเชื้อทั้งหมด 1,245 คน ทราบพื้นที่อยู่ 998 คน กรุงเทพมหานครเป็นพื้นที่ที่มีผู้ติดเชื้อสะสมสูงที่สุด โดยสามารถเปรียบเทียบจังหวัดที่มีผู้ป่วยสะสมสูงสุด 10 อันดับแรกได้ดังตารางต่อไปนี้

 

จังหวัดที่มีผ​ู้ติดเชื้อสูงสุด

 

อย่างไรก็ตาม การดูเพียงจำนวนผู้ติดเชื้อโดยไม่เปรียบเทียบกับจำนวนประชากร อาจทำให้ตีความสถานการณ์การระบาดผิดพลาด เพราะยิ่งมีประชากรสูง โอกาสที่จะมีผู้ติดเชื้อก็ยิ่งสูงขึ้น เมื่อลองเปรียบเป็นร้อยละต่อประชากรแล้ว พบว่าจังหวัดที่มีการระบาดต่อประชากรเป็นอันดับ 1 ไม่ใช่กรุงเทพฯแต่เป็นแม่ฮ่องสอน ส่วนกรุงเทพฯอยู่ที่อันดับ 7 เท่านั้น

 

 

จากกราฟด้านล่างจะเห็นว่าสัดส่วนผู้ติดเชื้อต่อประชากรในต่างจังหวัดเริ่มแซงกรุงเทพมหานครเมื่อวันที่ 19 มีนาคม โดยปัตตานีและยะลามีสัดส่วนสูงกว่าจังหวัดอื่นอย่างชัดเจน โดยคาดว่าอาจเกิดจากผู้ที่เดินทางกลับจากการเข้าร่วมกิจกรรมทางศาสนาในมาเลเซีย ส่วนจังหวัดแม่ฮ่องสอน เพิ่งพบผู้ติดเชื้อครั้งแรกในวันที่ 28 มีนาคม จำนวน 3 คน แต่เนื่องจากมีประชากรน้อย ทำให้สัดส่วนผู้ติดเชื้อต่อประชากรขึ้นเป็นอันดับหนึ่ง 

 

จังหวัดที่มีผู้ติดเชื้อต่อประชากร COVID-19 10 อันดับแรก

 

และเมื่อเทียบเป็นพื้นที่ที่มีการระบาด ต่อ พื้นที่ทั้งประเทศ วันที่ 22 มีนาคมเป็นวันที่มีการเพิ่มขึ้นของพื้นที่ระบาดเป็น 41 จังหวัด จาก 76 จังหวัด 1 เมืองหลวง เป็นครั้งแรกที่พื้นที่มากกว่า 50 เปอร์เซ็นต์ของประเทศพบผู้ติดเชื้อโควิด 19 จากข้อมูลวันที่ 28 มีนาคม พื้นที่ทั้งหมด 57 จังหวัด หรือประมาณ 74 เปอร์เซ็นต์ของประเทศพบผู้ติดเชื้อ ซึ่งอาจทำให้การควบคุมการระบาดเป็นไปได้ยากขึ้น อย่างไรก็ตาม มีผู้ตั้งข้อสังเกตว่าอาจมีปัจจัยบวก คือ ความแน่นแฟ้นของชุมชนในต่างจังหวัดมีมากกว่าในสังคมเมือง จึงทำให้คนในชุมชนเป็นหูเป็นตา และเฝ้าระวังผู้ที่มาจากพื้นที่เสี่ยง จึงทำให้เจ้าหน้าที่สามารถติดตามตัวได้ง่ายขึ้น

 

จำนวนจังหวัดที่มีผู้ติดเชื้อ COVID-19 และร้อยละต่อพื้นที่ทั้งประเทศ

 

อย่างไรก็ตามต้องพึงระวังไว้ก่อนว่าข้อมูลที่มีนั้นยังไม่ครบถ้วน มีผู้ติดเชื้อ 247 คนที่ยังไม่ทราบที่อยู่ และข้อมูลที่อัพเดทใหม่นั้นขาดข้อมูลยิ่งกว่าเดิม

จากทั้งหมดที่กล่าวมานี้ จะพบว่าตัวเลขที่เกี่ยวข้องกับโรคโควิด-19 ของไทยนั้นไม่สมบูรณ์ทั้งในแง่ปริมาณและคุณภาพ หากมีข้อมูลที่ครบถ้วนและสาธารณชนเข้าถึงได้ง่าย จะทำให้การวางแผนป้องกันเป็นได้อย่างรวดเร็วและเหมาะสมยิ่งขึ้น นอกจากนี้ยังช่วยให้เกิดความเชื่อมั่นในหมู่ประชาชน เพราะข้อมูลที่แน่นอน น่าเชื่อถือ และเข้าถึงได้จะทำให้ประชาชนไม่สับสน วางแผนได้ และให้ความร่วมมือได้ดีขึ้น มิเช่นนั้น ยิ่งให้ข้อมูลก็จะยิ่งเป็นการปกปิดมากกว่าสื่อสาร

 


หมายเหตุ บทความนี้เขียนเมื่อวันที่ 28 มีนาคม 2563 จึงใช้ข้อมูลผู้ป่วยแต่ละคนที่มีการเผยแพร่ในเว็บไซต์ data.go.th ที่มีการอัพเดทในวันดังกล่าว แต่เมื่อลองใช้ข้อมูลที่มีการอัพเดทเมื่อวันที่ 31 มีนาคม พบว่าข้อมูลเดิมถูกลบไปหลายส่วน จึงเกิดข้อสงสัยในความถูกต้องแม่นยำของข้อมูลดังกล่าว ดังนั้น จึงยึดข้อมูลชุดแรกซึ่งมีความครบถ้วนมากกว่าในการเขียนบทความนี้

 

แหล่งข้อมูล

ข้อมูลตัวเลขการติดเชื้อ ผู้เข้าเกณฑ์การเฝ้าระวังและสอบสวนผู้ป่วย มาจากรายงานสถานการณ์ประจำวัน กรมควบคุมโรค 

ข้อมูลผู้ติดเชื้อรายคน จาก สำนักงานพัฒนารัฐบาลดิจิทัล (องค์การมหาชน) 

ข้อมูลประชากรปี 2020 จาก World Population Review 

 

ผู้เขียน

วรรษกร สาระกุล – นักเรียนเศรษฐศาสตร์ จากจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย ชอบอ่านเรื่องราวใหม่ ๆ และอยากเล่ามุมมองใหม่ ๆ ด้วยข้อมูล

MOST READ

Spotlights

14 Aug 2018

เปิดตา ‘ตีหม้อ’ – สำรวจตลาดโสเภณีคลองหลอด

ปาณิส โพธิ์ศรีวังชัย พาไปสำรวจ ‘คลองหลอด’ แหล่งค้าประเวณีใจกลางย่านเมืองเก่า เปิดปูมหลังชีวิตหญิงค้าบริการ พร้อมตีแผ่แง่มุมเทาๆ ของอาชีพนี้ที่ถูกซุกไว้ใต้พรมมาเนิ่นนาน

ปาณิส โพธิ์ศรีวังชัย

14 Aug 2018

Social Issues

9 Oct 2023

เด็กจุฬาฯ รวยกว่าคนทั้งประเทศจริงไหม?

ร่วมหาคำตอบจากคำพูดที่ว่า “เด็กจุฬาฯ เป็นเด็กบ้านรวย” ผ่านแบบสำรวจฐานะทางเศรษฐกิจ สังคม และความเหลื่อมล้ำ ในนิสิตจุฬาฯ ปี 1 ปีการศึกษา 2566

เนติวิทย์ โชติภัทร์ไพศาล

9 Oct 2023

Social Issues

5 Jan 2023

คู่มือ ‘ขายวิญญาณ’ เพื่อตำแหน่งวิชาการในมหาวิทยาลัย

สมชาย ปรีชาศิลปกุล เขียนถึง 4 ประเด็นที่พึงตระหนักของผู้ขอตำแหน่งวิชาการ จากประสบการณ์มากกว่าทศวรรษในกระบวนการขอตำแหน่งทางวิชาการในสถาบันการศึกษา

สมชาย ปรีชาศิลปกุล

5 Jan 2023

เราใช้คุกกี้เพื่อพัฒนาประสิทธิภาพ และประสบการณ์ที่ดีในการใช้เว็บไซต์ของคุณ คุณสามารถศึกษารายละเอียดได้ที่ นโยบายความเป็นส่วนตัว และสามารถจัดการความเป็นส่วนตัวเองได้ของคุณได้เองโดยคลิกที่ ตั้งค่า

Privacy Preferences

คุณสามารถเลือกการตั้งค่าคุกกี้โดยเปิด/ปิด คุกกี้ในแต่ละประเภทได้ตามความต้องการ ยกเว้น คุกกี้ที่จำเป็น

Allow All
Manage Consent Preferences
  • Always Active

Save