“แพทย์ชนบท”ชี้ยอดผู้ป่วยโควิด-19 มีมากกว่าที่ ศบค.รายงานในแต่ละวัน

22 สิงหาคม 2564

“แพทย์ชนบท”ชี้จำนวนผู้ติดเชื้อโควิด-19 มีมากกว่าที่ ศบค.รายงานในแต่ละวัน แต่มากกว่าแค่ไหนยากที่จะเดา เผยสถานการณ์ยังน่าเป็นห่วง คนป่วยหนักยังมีกว่า 6,300 คน

วันนี้(22 ส.ค.64) เพจแพทย์ชนบท ได้โพสต์เฟซบุ๊กในหัวข้อเรื่อง “โควิดว่าด้วยเรื่องตัวเลข” ระบุว่า

 

หัวใจของการทำความเข้าใจตัวเลขรายงานของ ศบค.นั้น  มีประเด็นสำคัญที่ต้องดูร่วมกันอยู่ 2-3 ประเด็น

 

จำนวนผู้ป่วยใหม่ประจำวันนั้น มากน้อยขึ้นกับจำนวนการตรวจ rt-PCR ด้วย  เช่น ในวันนี้ 22 สิงหาคม 2564 พบผู้ป่วยใหม่ 19,014 ราย  เราพบผู้ป่วยเฉลี่ยที่ราว 20,000 รายต่อวันมาตลอด

 

แต่ตัวเลขนี้เป็นผลมาจาการตรวจ rt-PCR ของสัปดาห์นี้ที่เฉลี่ยตรวจได้วันละ 52,845 ราย ซึ่งหมายความว่ายังมีการตรวจ rt-PCR ที่มีจำนวนไม่มากนัก เพราะศักยภาพการตรวจนั้น ประเทศไทยทำได้ที่มากกว่า 100,000 รายต่อวัน

 

ในขณะที่การตรวจ ATK ประจำวันนั้น แม้มีรายงานเป็นผลบวก  แต่ก็จะยังไม่นำมารวมในตัวเลขผู้ติดเชื้อ หากรายใดได้ทำ RT-PCR ซ้ำ รายนั้นหากเป็นบวก ก็จะถูกนับว่าเป็นผู้ป่วยใหม่ แต่หากไม่ได้ตรวจซ้ำ ก็จะหลุดไป

 

นี่คือเบื้องต้นว่าด้วยโควิดกับตัวเลข แท้จริงจำนวนผู้ป่วยใหม่มีมากกว่ามาก จะกี่เท่ายากที่จะเดา

 

และหากเรามี ATK ที่มีความแม่นยำ ทีมแพทย์เชื่อมั่นในผล ATK ที่ได้มา  เราก็จะสามารถเห็นตัวเลขที่แท้จริงจากการรายงานได้มากขึ้น

เพจแพทย์ชนบท ระบุด้วยว่า กรมควบคุมโรค กระทรวงสาธารณสุข อัปเดตสถานการณ์โรคติดเชื้อโควิด-19  จำนวนผู้ติดเชื้อรายใหม่ 19,014 คน เป็นการติดเชื้อในประเทศ 19,004 คน ทำให้จำนวนผู้ติดเชื้อสะสมตั้งแต่ปี 63 มีทั้งสิ้น 1,049,295 คน ขณะที่มีผู้ป่วยรักษาหายกลับบ้านได้เพิ่ม 20,672 คน จำนวนผู้ป่วยรักษาหาย มีทั้งสิ้น 839,855 คน

 

อย่างไรก็ตาม ยังมีผู้ติดเชื้อเข้าข่าย หรือมีผลบวกจากการตรวจด้วยชุดแอนติเจนเทสต์คิท (ATK) อีก 2,039 คน

 

ขณะนี้ทั่วประเทศมีผู้ป่วยอยู่ระหว่างการรักษา 200,339 คน แบ่งเป็นผู้ป่วยรักษาในโรงพยาบาล 40,827 คน ในจำนวนนี้เป็นผู้ป่วยปอดอักเสบ อาการหนัก 5,239 คน ต้องใส่ท่อช่วยหายใจ 1,117 คน สำหรับผู้ป่วยอีก 159,512 คน อยู่ในโรงพยาบาลสนาม 77,685 คน กักตัวรักษาที่บ้านหรือที่ชุมชน 76,728 คน และรักษาในระบบอื่นๆ อีก 5,099 คน

 

กรุงเทพและปริมณฑล ยังเป็นสมรภูมิการสู้ภัยโควิดที่สำคัญที่สุด  เพื่อให้มีคนป่วยคนตายที่น้อยที่สุด