COMPARTIR | IMPRIMIR | CORREU ELECTRÒNIC
Els EUA i les seves 50 jurisdiccions estatals ofereixen un experiment natural per provar si l'excés de morts per totes les causes es pot atribuir directament a la implementació dels canvis estructurals socials i econòmics a gran escala induïts per ordenar bloquejos generals de la població.
Deu estats no tenien imposicions de bloqueig i hi ha 38 parells d'estats de bloqueig/no bloqueig que comparteixen una frontera terrestre. Trobem que la imposició reguladora i l'execució de les ordres d'acollida al lloc o d'estada a casa a tot l'estat es correlaciona de manera concloent amb una mortalitat per càpita per totes les causes corregida per l'estat de salut més gran per estat. Aquest resultat no és coherent amb la hipòtesi que els confinaments van salvar vides.
introducció
L'11 de març de 2020, l'Organització Mundial de la Salut va declarar una pandèmia a partir d'un brot reportat a Wuhan, Xina, de COVID-19 (d'ara endavant COVID), la malaltia respiratòria suposadament causada pel virus SARS-CoV-2. El 13 de març de 2020 es va declarar una emergència nacional als Estats Units pel brot de COVID-19. Als EUA, aquesta declaració va donar lloc a un conjunt heterogeni de respostes per part de les autoritats sanitàries i els funcionaris governamentals de diversos estats. Entre aquestes respostes polítiques variades i estatals, la majoria dels estats van emetre ordres de refugi al lloc o d'estada a casa el març i l'abril del 2020 (d'ara endavant anomenats "bloqueigs").
La motivació d'aquestes mesures de confinament va ser frenar la propagació de la COVID-19 limitant les interaccions socials, en el supòsit que la malaltia es propaga per contacte de persona a persona. No obstant això, a causa de la independència de la governança estatal als EUA, les mesures de bloqueig van tenir un ampli ventall d'implementació i aplicació, amb alguns estats que van abandonar completament els bloqueigs.
Aquestes diferències en les decisions estatals de tancar o no establir així un experiment útil per provar la hipòtesi que els bloquejos van salvar vides. Aquesta hipòtesi prediu que hi hauria d'haver hagut menys morts (per càpita) als estats que van implementar bloquejos, i més morts als estats que no ho van fer, després d'ajustar-se per les diferències en l'estat de salut de les poblacions de l'estat, si es presumeix que tots els altres factors tenen. menor impacte. Les dades disponibles per provar aquestes prediccions es poden trobar a la mortalitat per totes les causes (ACM) per temps i per estat, informats pel CDC.
Com han demostrat altres investigadors (per exemple Rancourt, Baudin & Mercier 2021), ACM esquiva el difícil tema de l'assignació de la causa de la mort, que és de naturalesa política i, com a resultat, susceptible a biaix (p. ex. Ealy et al. 2020). La causa dominant de mort correcta és poques vegades coneguda en el cas de les malalties respiratòries, i la mort normalment no és monocausal.
L'avantatge d'analitzar l'ACM és que les morts als Estats Units es registren amb alta fidelitat (sense biaix d'informació o subdeclaració). Un cop registrada, una mort és una mort, independentment de com s'assigni la causa en el certificat de defunció. Si els bloquejos són efectius per prevenir les morts a causa de la propagació d'una malaltia durant una pandèmia, aleshores les regions que han implementat bloquejos haurien d'haver experimentat menys morts per càpita per totes les causes, si no hi ha factors de confusió primordials.
Dades i metodologia
El nostre objectiu és avaluar l'eficàcia dels confinaments per salvar vides durant l'era de la COVID-XNUMX comparant el nombre total de morts per totes les causes en parells d'estats: un estat amb un bloqueig i un estat sense bloqueig que comparteix una frontera amb el bloqueig. estat. També vam examinar els estats de bloqueig que no comparteixen una frontera amb cap estat que no sigui de bloqueig, per veure'ls complets.
Hem identificat estats sense bloqueig examinant les ordres administratives i executives emeses durant el març i l'abril del 2020 pels governs estatals en resposta a les declaracions de pandèmia de l'OMS i dels governs federals i estatals. La majoria d'aquestes comandes s'han arxivat al lloc web Ballotpedia.com, i vam localitzar les comandes per a les quals els enllaços ja no eren vàlids cercant llocs web del govern estatal. Hem assignat una puntuació d'"estricte" a cada ordre executiva en funció de l'idioma de l'ordre de bloqueig per als ciutadans de l'estat:
Encàrrec/mandat: 3
Dirigit: 2
Suggerit/encoratjat: 1
Sense comanda: 0
Vam trobar que hi havia set (7) estats que tenien puntuacions de 0 perquè no van emetre ordres de quedar-se a casa: Dakota del Nord, Dakota del Sud, Wyoming, Iowa, Oklahoma, Nebraska i Arkansas. Hi va haver tres (3) estats addicionals que tenien puntuacions d'1 perquè els governs només van suggerir o animar els ciutadans a quedar-se a casa, però no els van obligar a fer-ho, ni van proporcionar mitjans d'aplicació: Utah, Kentucky i Tennessee.
El nostre criteri per als estats de bloqueig versus els estats sense bloqueig difereix dels estudis anteriors en la seva simplicitat (és a dir, centrant-nos només en l'estricte del llenguatge a les ordres executives). Però la nostra llista resultant d'estats sense bloqueig inclou els set estats que figuren com a no bloquejats Conscienciopedia, i inclou els quatre estats no bloquejats identificats per l'estudi de CDC patrocinat Moreland et al. (2020).
Hem comparat els resultats d'aquests deu estats sense bloqueig amb estats de bloqueig que comparteixen una frontera, en el supòsit que la propagació viral no es veu impedida per les fronteres estatals. En aquest estudi ens centrem en la mortalitat total per totes les causes (ACM) durant un període de temps especificat com a mètrica de l'eficàcia del bloqueig. Utilitzem tres períodes de temps tal com es descriu a continuació.
Hem baixat fitxers de valors separats per comes (csv) que contenen ACM per setmana per a cada estat del Lloc web de CDC Wonder. Hem dividit les dades setmanals de l'ACM per a cada estat per la població d'aquest estat (Cens dels EUA, 1 d'abril de 2020), donant lloc al nombre de morts per càpita, per setmana (DPCW). Al llarg d'aquest informe expressem DPCW com el nombre de morts per cada 10,000 habitants.
És necessari un pas de correcció addicional per permetre comparacions precises estat per estat de la mortalitat. Les diferències en les distribucions d'edat, les taxes d'obesitat, els nivells de pobresa, les taxes de discapacitat física i mental i altres determinants de la salut provocaran diferències intrínseques en DPCW en diversos estats. Aquestes diferències es manifesten col·lectivament en una compensació a DPCW vist durant anys no pandèmics (abans del 2020).
Per exemple, la figura 1 mostra una comparació del DPCW entre Nova York i Florida durant els anys 2014-2020. Com amb totes les comparacions estatals, Nova York i Florida tenen variacions temporals notablement similars a DPCW de setmana en setmana i d'any en any, però també tenen una compensació clara i gairebé constant.
Corregim aquest desplaçament calculant un factor Hvan ser, que és el valor mitjà de la relació de la D d'un estatPCW i el DPCW d'un estat de referència des de l'1 de gener de 2014 fins al 31 de desembre de 2020. Hem escollit Nova York com a estat de referència per calcular Hvan ser. Aquesta elecció de l'estat de referència és arbitrària, però la gran població de Nova York fa que, en la majoria dels casos, l'error en Hvan ser està dominat per errors de Poisson a la DPCW de l'estat d'interès.
A l'exemple que es mostra a la figura 1, el factor de correcció de l'estat de salut de Florida és Hvan ser = 0.537, cosa que indica que Nova York va experimentar un 53.7% menys de DPCW que Florida durant els anys 2014 a 2020, probablement degut en part a la població més gran de Florida. Per a cada comparació estatal de DPCW adoptem aquesta ràtio com a factor de correcció per portar el parell d'estats a la mateixa escala, permetent una comparació de la mortalitat corregida per l'estat de salut durant el període de pandèmia.
Aquest factor de correcció de l'estat de salut està justificat ja que estem fent una comparació diferencial entre estats amb i sense confinament. Ens preguntem: "Després de la promulgació de mesures de bloqueig, quina és la diferència fraccional entre l'ACM per càpita ajustat a cada parell d'estats?" Això suposa que després d'eliminar les diferències en l'estat de salut de les poblacions dels estats veïns, l'efecte més gran sobre l'ACM per càpita ajustat va ser la promulgació d'un bloqueig. Aquesta hipòtesi està justificada atès que s'espera que els bloquejos provoquin interrupcions massives a les economies nacionals i regionals, als sistemes sanitaris i al teixit social general.
Figura 1: Les morts per càpita, per setmana (DPCW) a Florida (blau) i Nova York (vermell). El panell esquerre mostra el desplaçament a DPCW, que atribuïm a diferències en l'estat de salut de la població de cada estat (estructura d'edat, nivell de pobresa, taxa d'obesitat, etc.). El panell de la dreta mostra la D corregidaPCW, que permet una comparació diferencial entre aquests dos estats a partir del 2020.
Per quantificar l'efecte dels confinaments sobre la mortalitat durant el període de COVID, calculem les morts integrades (totals) corregides per l'estat de salut per càpita, Dsumar, durant un període de temps escollit. Aleshores calculem la relació de Dsumar per a cada parell d'estats, indicat per R (bloqueig dividit per no bloqueig). Utilitzem tres períodes de temps diferents durant els quals esperem que Dsumar, i R, per captar els efectes de les mesures de confinament:
Dtot,1: suma durant el període de bloqueig de l'estat de bloqueig.
Dtot,2: Suma durant el període de "COVID pic 1" (cp1) tal com va identificar Rancourt et al. (2021; de la setmana 11 a la setmana 25 de 2020)
Dtot,3: suma durant tot el període de l'11 de març de 2020 al 31 de desembre de 2021
Al llarg d'aquest article informem dels intervals de confiança del 95% per a les nostres ràtios de mortalitat integrades, normalitzades per la població i corregida per l'estat de salut per a cada comparació per parelles d'estats de bloqueig i sense bloqueig, i per a la integració per càpita corregida per l'estat de salut. mortalitats que informem. Aquests intervals de confiança es calculen sota el supòsit que la font dominant d'error prové de les estadístiques de recompte.
Resultats
Els nostres resultats es resumeixen a les figures següents.
A les figures 2, 3 i 4, l'eix de les y enumera els 38 parells d'estats de bloqueig/no bloqueig utilitzats per comparar els resultats de mortalitat, amb l'estat de bloqueig llistat primer, seguit de l'estat sense bloqueig. Els punts blaus mostren l'estimació puntual de la relació, R, i les barres d'error associades mostren l'interval de confiança del 95%; la línia vertical discontínua marca la unitat. Els valors a l'esquerra de la línia vertical indiquen casos en què l'estat de bloqueig va experimentar menys morts per càpita corregida per l'estat de salut que l'estat sense bloqueig. Els valors a la dreta de la línia indiquen que l'estat de bloqueig va experimentar més morts per càpita corregida per l'estat de salut que l'estat sense bloqueig.
Figura 2: La relació d'ACM per càpita ajustada a l'estat de salut (R) per a cada parell d'estats veïns que figuren a l'eix y. La ràtio es basa en la suma de totes les morts a cada estat durant el període de temps corresponent al pic de COVID (3/11/2020 - 6/24/2020). Les barres d'error mostren l'interval de confiança del 95% per a la relació de cada parell. Les ràtios a l'esquerra de la línia vertical indiquen que es van produir menys morts en l'estat de bloqueig que en l'estat sense bloqueig, mentre que les ràtios a la dreta de la línia vertical indiquen que els estats amb bloqueig van experimentar més morts.
Figura 3: La relació d'ACM per càpita ajustada a l'estat de salut (R) per a cada parell d'estats veïns que figuren a l'eix y. La ràtio es basa en la suma de totes les morts a cada estat durant el període de temps corresponent a la durada del bloqueig de l'estat de bloqueig. Les barres d'error mostren l'interval de confiança del 95% per a la relació de cada parell. Les ràtios a l'esquerra de la línia vertical indiquen que es van produir menys morts en l'estat de bloqueig que en l'estat sense bloqueig, mentre que les ràtios a la dreta de la línia vertical indiquen que els estats amb bloqueig van experimentar més morts.
Figura 4: La relació d'ACM per càpita ajustada a l'estat de salut (R) per a cada parell d'estats veïns que figuren a l'eix y. La ràtio es basa en la suma de totes les morts a cada estat durant l'"era COVID" completa al nostre conjunt de dades (de l'11 de març de 2020 al 25 de gener de 2022). Les barres d'error mostren l'interval de confiança del 95% per a la relació de cada parell. Les ràtios a l'esquerra de la línia vertical indiquen que es van produir menys morts en l'estat de bloqueig que en l'estat sense bloqueig, mentre que les ràtios a la dreta de la línia vertical indiquen que els estats amb bloqueig van experimentar més morts.
Si els bloquejos salvessin vides, esperem que la majoria de les ràtios ACM (R) fossin inferiors a un. En canvi, veiem el contrari. Per als tres períodes d'integració, la majoria de ràtios són més grans que un. Per al període cp1 (bloqueig, complet), 28 (28, 21) parells tenen proporcions ACM (R) més grans que un, mentre que 0 (0, 9) parells tenen proporcions inferiors a un, i els 10 restants (10, 8) els parells tenen R indistingible de la unitat amb un 95% de confiança.
Així, la nostra anàlisi dels valors de R durant tres períodes de temps durant els quals s'espera que els bloquejos tinguin un efecte mostra que les dades de l'ACM dels últims dos anys no són coherents amb la hipòtesi que els bloquejos van salvar vides. D'altra banda, els nostres resultats són coherents amb la conclusió de Rancourt et al. (2021) que l'excés de morts durant el període de COVID als EUA són causats pel govern i les mesures mèdiques, i les respostes a la pandèmia declarada.
La figura 4 mostra les morts integrades corregides per l'estat de salut per càpita durant el període de 15 setmanes "COVID pic 1" (cp1; setmanes 11 a 25 de 2020) per a tots els estats individualment (vermell) i per a la mateixa integració de 15 setmanes finestra el 2019 (blau) i el 2018 (verd). Aquí, els estats s'ordenen, de dalt a baix, per ordre decreixent de la densitat de població mitjana estatal, que sovint se suposa que és un factor en la propagació d'una malaltia contagiosa. Els noms d'estat en magenta corresponen als nostres deu estats sense bloqueig que tenen puntuacions de rigor de bloqueig de 0 o 1. Els noms d'estat en cian són els estats de bloqueig que comparteixen una frontera amb un estat sense bloqueig, que hem utilitzat en el nostre càlcul de R .
Els valors de la mortalitat integrada per totes les causes corregida per l'estat de salut en els períodes "cp15" de 1 setmanes de 2019 i 2018 estan estretament limitats per a tots els estats a un valor d'aproximadament 14 morts per cada 10,000 (figura 5), mentre que els valors corresponents durant el període de COVID són molt diferents d'un estat a un altre, que van des del valor de referència del 2019 fins a un 25 per 10,000 per a Nova Jersey, i normalment entre 15 i 21 per 10,000. Els estats sense bloqueig tenen noms a l'eix y de color magenta, mentre que els estats de bloqueig utilitzats com a comparacions per calcular R són de color cian.
La figura 5 mostra que la majoria dels nostres deu estats sense bloqueig tenen una mortalitat integrada per totes les causes corregida per l'estat de salut en les 15 setmanes cp1 en el valor de referència pre-COVID (2018 i 2019) d'aproximadament 14 per 10,000, mentre que la majoria de els estats amb puntuacions de rigor de bloqueig de 2 i 3 tenen taxes de mortalitat molt per sobre dels valors de referència anteriors a la COVID.
Figura 5: ACM corregit per l'estat de salut integrat durant el període cp1 (de l'11 de març al 29 de juny de 2020; vermell) en comparació amb el mateix període de temps el 2019 (blau) i 2018 (verd). Estats ordenats de dalt a baix en densitat de població decreixent. Magenta indica estats sense bloqueig mentre cien denota estats de bloqueig que comparteixen una frontera amb estats que no són de bloqueig.
Tot i que una estimació precisa de l'excés de mortalitat a causa dels confinaments està fora de l'abast d'aquest article, podem fer una estimació aproximada basada en la figura 5. Els tres estats més poblats (Califòrnia, Texas, Florida) tenen augments del període de COVID per sobre de la línia de base. aproximadament 1 per 10,000. Sobre la base d'un any natural (52 setmanes), i per a una població igual a la de tots els EUA, això correspondria a aproximadament 110,000 morts, que es podrien atribuir directament als impactes de l'ordenació de confinaments i que no s'haurien produït si els confinaments no s'havien implementat. Aquest valor és coherent amb l'estimació d'excés de mortalitat de confinament de 97,000/any Mulligan i Arnot (2022).
Discussió i Conclusió
L'ús de bloquejos per "posar en quarantena" a la població general dels Estats Units per controlar la propagació d'una malaltia infecciosa no té precedents en la història del país. Durant les pandèmies anteriors, només els malalts i malalts van ser posats en quarantena mentre que la resta de la població continuava més o menys amb normalitat.
Aquest enfocament de "protecció centrada" va ser recomanat pels professionals mèdics de la Gran Declaració de Barrington el 2020, demostrant que existien alternatives als bloquejos i que eren ben enteses a la comunitat mèdica. Tan recentment com el 2019, l'Organització Mundial de la Salut va defensar un enfocament similar en les seves recomanacions per mitigar els riscos d'una pandèmia de grip sense esmentar les mesures de confinament per a la població en general.QUI NOMÉS). De fet, l'informe de l'OMS indica específicament que "no es recomana posar en quarantena a les persones exposades perquè no hi ha cap justificació òbvia per a aquesta mesura" (vegeu les seves Taules 1 i 4). De la mateixa manera, el Pla d'acció de preparació per a una pandèmia de grip per als Estats Units no esmenta els confinaments i afirma que "... les mesures clàssiques dissenyades per reduir el risc d'introducció i transmissió d'alguns agents infecciosos, com ara el cribratge clínic i la quarantena als ports d'entrada, no són probablement efectives" (Strikas et al. 2002).
En la seva revisió de la literatura disponible sobre intervencions pandèmiques de grip, Inglesby et al. (2006) recomana explícitament contra les mesures de quarantena en cas d'una pandèmia de grip, tant per a persones malaltes com per a persones sanes, perquè s'espera que els costos socials superin amb escreix els beneficis. Van concloure: "L'experiència ha demostrat que les comunitats que s'enfronten a epidèmies o altres esdeveniments adversos responen millor i amb la menor ansietat quan el funcionament social normal de la comunitat es veu menys alterat". Aquestes recomanacions van més enllà de la preparació i resposta a les pandèmies de grip. En un informe titulat Preparació per a una pandèmia de patògens respiratoris d'alt impacte, els autors conclouen que la quarantena és una de les mesures no farmacèutiques menys efectives per contenir la propagació de la malaltia (Centre Johns Hopkins per a la Seguretat Sanitària 2019).
Així, les mesures de bloqueig implementades el 2020 per la majoria dels estats dels EUA, així com per molts països del món, van representar un experiment a gran escala sense precedents en el control de malalties infeccioses. Les dades de mortalitat per totes les causes que hem analitzat ens permeten comprovar la hipòtesi que els confinaments van salvar vides durant la pandèmia de COVID. Trobem que aquestes dades són incompatibles amb aquesta hipòtesi; els estats amb bloqueigs van experimentar més morts per totes les causes que els estats veïns sense bloqueig. Per tant, concloem que aquest experiment va ser un fracàs de la política de salut pública i que les mesures de bloqueig no s'han d'utilitzar durant futurs brots de malalties.
La nostra troballa que la mortalitat per totes les causes va augmentar als estats amb bloquejos és coherent amb les conclusions de Agrawal et al. (2021) que van trobar augments estadísticament significatius de l'excés de mortalitat a causa de les comandes de refugi al lloc als EUA i a 43 països. De la mateixa manera, Mulligan i Arnot (2022) estimen que hi va haver 97,000 morts en excés a l'any a causa dels confinaments, amb un excés de mortalitat distribuït per igual entre tots els grups d'edat adulta, a diferència de les morts per COVID que s'atribuïen amb més freqüència entre la gent gran.
Atesa la forta associació entre les imposicions de confinament de la població general i l'augment de la mortalitat per totes les causes, demostrada anteriorment (figures 2-5), és adequat aventurar hipòtesis sobre la causa o les causes d'aquesta associació.
Evidentment, els nord-americans privilegiats de les classes mitjanes-altas i professionals no morien per quedar-se a casa. Tanmateix, no és descabellat postular que les regulacions i ordres de confinament de la població general són, no obstant això, indicadors o indicadors estatutaris del grau d'agressivitat (inclòs l'abandonament) amb què les institucions socials de l'estat van respondre o reaccionar davant la pandèmia anunciada. Aquestes institucions inclourien escoles, residències, hospitals, clíniques, serveis per a persones amb discapacitat, guarderies, serveis policials, serveis familiars i socials, etc.
Avancem això de manera provisional perquè és totalment probable que l'excés de morts associades als bloquejos provinguin de grups d'individus amb un risc especialment elevat de patir conseqüències fatals per interrupcions grans i negatives en les seves vides i xarxes de suport. Això serà cert independentment de la causa mecanicista real de la mort, donada la coneguda associació entre l'estrès experimentat i l'aïllament social i la gravetat i la mortalitat de la malaltia, a través de l'impacte sobre el sistema immunitari (Ader i Cohen 1993; Cohen et al. 1991; Cohen et al. 1997; Cohen et al. 2007; Sapolsky 2005; Prenderville et al., 2015; Dhabhar 2014; Rancourt et al. 2021). De fet, hi ha nombroses evidències que els bloquejos estan associats a grans augments desocupació i un empitjorament general de la salut mental (p Jewell et al. 2020, Czeisler et al. 2020).
Les dades de l'ACM disponibles a través del lloc web de CDC Wonder no estan desagregades tant per estat com per dades demogràfiques, de manera que no hem pogut examinar quins grups demogràfics estaven morint i com estaven morint a cada estat. Tanmateix, la informació demogràfica està disponible a nivell nacional i Mulligan i Arnot (2022) van trobar grans augments de l'excés de mortalitat entre les persones d'entre 18 i 65 anys, que és un grup demogràfic que no tenia un alt risc de patir COVID.
De manera similar, Rancourt et al. (2021) van trobar que la distribució temporal i espacial de la mortalitat per totes les causes en el període pandèmic és incompatible amb els efectes d'una malaltia respiratòria viral. Van trobar proves que moltes morts en excés durant la pandèmia eren infeccions per pneumònia bacteriana diagnosticades erròniament, probablement agreujades per les interrupcions del sistema sanitari dels Estats Units.
Així, hi ha proves sòlides que recolzen la hipòtesi que els bloquejos van suposar una càrrega d'estrès sobtada i severa sobre la demografia vulnerable als EUA, provocant augments significatius de la mort en aquells estats que van utilitzar els bloquejos com a mesures de control de malalties.
Aquest resum està extret de la estudi més ampli dels autors.
-
John Johnson és professor d'astronomia al Centre d'Astrofísica | Harvard i Smithsonian. La història de la investigació de John implica la detecció i l'observació d'exoplanetes, la recollida de dades i el disseny i la construcció d'instruments utilitzats per a la recerca de mons més enllà del nostre sistema solar.
Veure totes les publicacions
-
