COMPARTIR | IMPRIMIR | CORREU ELECTRÒNIC
Dono la benvinguda a Eyal Shahar. demanar una nova revisió dels articles sobre la vacuna de la Covid. De fet, vaig començar molt abans que Eyal fes saltar la xiuleta, fins i tot abans que apareguessin les vacunes.
Al final del terrible any 2020, a document molt influent va aparèixer a ciènciaVa ser notícia als principals mitjans de comunicació d'arreu del món. El diari, titulat "Inferir l'eficàcia de les intervencions governamentals contra la COVID-19" aviat va ser utilitzat pels governs d'arreu del món per justificar les seves polítiques cada cop més autoritàries.
Em va cridar l'atenció perquè l'últim autor va ser el matemàtic txec Jan Kulveit. Juntament amb els meus dos col·legues, Ondřej Vencálek i Jakub Dostál, vam escriure la resposta següent:
"Tots els models són erronis, però alguns són útils«diu una dita famosa que se sol atribuir a George Box. Avui dia, potser diria que tots els models són erronis i que alguns fins i tot són perillosos. Aquest és, al nostre parer, el cas de l'estudi»Inferint l'eficàcia de les intervencions governamentals contra la COVID-19"1 que va aparèixer en ciència i va rebre una àmplia atenció arreu del món.
L'estudi té com a objectiu comprendre l'efectivitat de les intervencions no farmacèutiques (IPF) en el control de la pandèmia de la Covid-19. Els autors analitzen dades sobre el recompte total de casos i el recompte de morts de 41 països (principalment europeus) entre gener i finals de maig de 2020. Produeixen una estimació dels efectes de 8 IPF diferents (com ara limitar les reunions de persones, tancar escoles, etc.) que es van implementar en molts països durant el període estudiat. L'efecte de cada IPF es quantifica per la reducció del nombre de reproducció de la infecció R en el moment de la imposició de l'IPF al país respectiu.
Els resultats han estat àmpliament ben rebuts perquè semblen demostrar que tots els NPI generalment funcionen, i les mides de l'efecte semblen coincidir amb el sentit comú (per exemple, com més es restringeixen les reunions, més gran és la reducció de R s'obté). Els governs de tot el món estaran molt contents de sentir que les restriccions que van imposar estaven justificades. Però, ho estaven?
De fet, no ho sabem, i aquest estudi no ens ajuda a esbrinar-ho. Argumentem que hi ha un defecte fatal en el model que el fa inútil. Si observem l'única equació del cos de l'article (vegeu la secció "Descripció breu del model"), veiem que els autors assumir el nombre de reproducció bàsic subjacent (no observable) R0, c per ser constant en el temps per a cada país. Aquest nombre bàsic de reproducció es multiplica pels efectes dels IPF i s'ajusta a les dades. Així, el model assumeix que qualsevol canvi en la dinàmica de l'epidèmia és degut als NPIAixò és enganyós perquè és circular. Si voleu quantificar els efectes d'una intervenció, no podeu assumir que tots els efectes observats són deguts a la intervenció mateixa.
A més, aquesta suposició de R constant0, c suggereix per què els autors van optar per aturar el modelatge un cop s'ha eliminat qualsevol NPI. Els NPI solen eliminar-se a mesura que l'epidèmia disminueix. Per tant, els NPI són presents quan R és alt i són absents quan R és baix. Amb dades d'un interval de temps més llarg (inclòs el període d'estiu de baixa prevalença i NPI relaxats), el model simple que van utilitzar els autors aprendria un negatiu efecte: que els NPI acceleren l'epidèmia. Això era clarament indesitjable, per la qual cosa els autors van optar per no utilitzar les dades de l'estiu per ajustar el model. Aquesta estratègia de modelització és molt qüestionable.
Per deixar completament clar el nostre punt de vista, vam dur a terme el següent experiment. Vam agafar el conjunt de dades original2 i va inventar un nou NPI que mai va existir. Diguem que des de la imposició d'aquest nou NPI, cada ciutadà havia de portar una samarreta amb la inscripció "Stop-Covid", fins que es va aixecar aquest NPI.
Vam extreure una data aleatòria uniformement del període sobre el qual es va modelar un país concret i vam "imposar" aquest NPI de samarretes a les dades (vegeu la referència [3] per al conjunt de dades original amb l'NPI de samarretes afegit). De totes maneres, no vam canviar el nombre de casos ni de morts. Un NPI d'aquest tipus mai va existir i, per tant, no podria haver tingut cap efecte. A continuació, vam executar el model original (vegeu la referència [4] per a l'enllaç a GitHub a la versió que vam utilitzar) sense tocar cap paràmetre. El resultat es mostra a la Figura 1. Les samarretes gairebé van fer desaparèixer la pandèmia!
Com és possible això? Cada epidèmia té la seva dinàmica intrínseca. El model SIR més simple produeix un únic pic en el nombre de casos actius. Si volem reproduir aquest pic amb una funció exponencial simple (que és el que fan els autors), el coeficient de l'exponent (és a dir, el empíric número de reproducció) ha de disminuir en el temps des del començament de la primera onada. Per tant, suposant que qualsevol l'efecte sobre el nombre de reproducció és degut als NPI, el model no pot produir res més que assignar un positiu efecte (és a dir, una reducció de R) a qualsevol NPI. Fins i tot a un d'inexistent, com hem demostrat.
Per tant, al nostre entendre, el model és enganyós i molt perillós, perquè els governs el poden utilitzar per justificar retrospectivament qualsevol L'IPN que van decidir imposar a la gent. No afirmem que alguns/tots els IPN no hagin tingut un efecte positiu. Només diem que aquest model no és una manera de saber-ho.
figura 1Portar una samarreta de «Stop-Covid» fa que la pandèmia desaparegui.
Vam enviar la nostra resposta com a carta al director de ciènciaLa resposta va arribar: ho sentien molt, però no podien publicar la nostra carta. No van dir per què.
Així que vaig copiar i enganxar la seva pròpia "declaració de missió" en un correu electrònic, alguna cosa semblant a "La família de revistes Science promou l'objectiu de l'AAAS de millorar la comunicació entre científics, enginyers i el públic.Els vaig recordar que mai no s'ha millorat cap comunicació censurant les veus dissidents.
Finalment, ens van permetre amablement publicar la nostra resposta com a carta electrònica, amagada darrere del material suplementari de l'article original. La carta electrònica no es pot citar, no permet figures i no apareixerà en cap cerca.
Vam publicar una versió txeca de la nostra resposta amb el títol «Funcionen les mesures de contenció de la pandèmia? Sí, ministre!» al lloc web de la Societat Estadística Txeca. Ens va valer una carta molt educada de l'autor i una discreta prohibició als principals mitjans de comunicació.
Això és tot. Tens alguna millor història de ressenya sobre la Covid?
referències
- JM Brauner et al., Science, 10.1126/science.abd9338 (2020).
- https://github.com/epidemics/COVIDNPIs/blob/1.3.6/merged_data/data_final_nov.csv
- https://gist.github.com/DostalJ/92e134f9ab4032289b77172d0e6ff583
- https://github.com/epidemics/COVIDNPIs/blob/1.3.6/notebooks/main_results.ipynb
-
Tomas Fürst ensenya matemàtiques aplicades a la Universitat de Palacky, República Txeca. La seva formació és en modelització matemàtica i ciència de dades. És cofundador de l'Associació de Microbiòlegs, Immunòlegs i Estadístics (SMIS) que ha estat proporcionant al públic txec informació honesta i basada en dades sobre l'epidèmia de coronavirus. També és cofundador d'una revista "samizdat" dZurnal que se centra a descobrir la mala conducta científica a la ciència txeca.
Veure totes les publicacions
