COMPARTIR | IMPRIMIR | CORREU ELECTRÒNIC
A principis de la pandèmia de Covid, Michael Levitt va notar una disminució gradual de les taxes de creixement de casos al llarg del temps a Wuhan, i molts van rebutjar o ignorar les seves observacions a causa del que consideraven credencials inadequades i mètodes matemàtics no convencionals (corbes de Gompertz, a diferència dels models compartimentals convencionals en epidemiologia).
Alguns investigadors van arribar a anomenar el treball de Michael Levitt "tonteria letal”, va dir que estava sent un membre irresponsable de la comunitat científica en no ser epidemiòleg i va presentar un treball que els crítics de Levitt creien que minimitzaven el coronavirus.
El 17 de març de 2020, John Ioannidis va argumentar que la gravetat de la Covid era incerta i que les polítiques de contenció extremes, com ara els bloquejos, podrien causar més danys que la pandèmia mateixa, provocant una cultura persistent d'animositat cap al Dr. Ioannidis, a partir de falses afirmacions de conflictes d'interessos el 2020 a persones que acusaven Ioannidis de "ciència horrible" i més.
La meva experiència com a epidemiòleg "desviat".
Com a biòleg matemàtic que estudiava virus que saltaven de ratpenats a persones durant uns quants anys abans de Covid, i com a analista de sèries temporals amb gairebé una dècada d'experiència en previsions a principis de 2020, també estava estudiant Covid des del gener de 2020.
Em vaig adonar de la saviesa de les corbes de Gompertz de Levitt: Levitt va trobar una observació que jo mateix havia trobat de manera independent, de decadències regulars en la taxa de creixement dels casos molt abans que els casos assoleixin el màxim a Wuhan, i després en els primers brots a Europa i als Estats Units. En el meu propi treball, vaig trobar proves al febrer de 2020 que els casos es duplicaven cada 2-3 dies (estimació del punt mitjà 2.4 dies) al primer brot de Wuhan en un moment en què Els epidemiòlegs populars creien que la prevalença de Covid es duplicaria cada 6.2 dies.
En aquell moment sabíem que els primers casos es van exposar a finals de novembre de 2019. Suposem que el primer cas va ser l'1 de desembre de 2019, 72 dies abans del pic aproximat de casos a la Xina a principis de 2020 l'11 de febrer de 2020. Si els casos es duplicaven estrictament cada 2.4 dies durant aquest període de 72 dies, s'haurien infectat fins a 1 milions de persones, o 2/3 de la Xina. Si, en canvi, els casos es duplicaven cada 5 dies, esperem que aproximadament 22,000 persones s'infectessin a la Xina.
Si els casos es duplicaven cada 6.2 dies, esperem que s'infectessin 3,100 persones a la Xina. Com més lenta fos la taxa de creixement dels casos, menys casos esperaven, més alta serà la taxa de mortalitat per infecció que estimaven i més greu els preocupava que seria la pandèmia de Covid-19. Aquestes troballes em van portar a veure el mèrit de les observacions del doctor Levitt i a estar d'acord amb l'articulació del doctor Ioannidis de la incertesa científica que envolta la gravetat de la pandèmia de Covid que el món estava a punt d'experimentar.
Tanmateix, quan vaig veure el tracte mundial de Levitt, Ioannidis i molts més científics amb opinions contràries que reflectien la meva, vaig tenir por dels possibles riscos de reputació i professionals de compartir la meva ciència. Vaig intentar compartir el meu treball en privat, però em vaig trobar amb professors que afirmaven que no era "un epidemiòleg", i un em va dir que "seria directament responsable de la mort de milions" si publicava el meu treball, m'equivocava i m'inspirava complaença en persones que van morir de COVID.
Entre aquestes trobades personals de científics en diverses posicions i la lapidació pública de Levitt i Ioannidis, em preocupava que publicar els meus resultats tingués com a resultat que se'm digués públicament no epidemiòleg com Levitt, i responsable de morts com Levitt i Ioannidis. .
Vaig aconseguir compartir el meu treball en una trucada de previsió dels CDC el 9 de març de 2020. Vaig presentar com vaig estimar aquestes taxes de creixement ràpid, les seves implicacions per interpretar el primer brot a la Xina i les seves implicacions per a l'estat actual de COVID als EUA. En aquell moment se sabia que la transmissió comunitària de Covid als EUA havia començat el 15 de gener com a molt tard,
Vaig mostrar com un brot que començava a mitjans de gener i es duplicava cada 2.4 dies podria provocar desenes de milions de casos a mitjans de març de 2020. L'amfitrió de la trucada, Alessandro Vespignani, va afirmar que no s'ho creia, que el ràpid creixement les taxes podrien ser atribuïbles a l'augment de les taxes de determinació de casos, i va acabar la trucada.
Només 9 dies després de presentar-me a la trucada dels CDC, es va trobar que els ingressos de Covid a les UCI es duplicaven cada 2 dies entre els proveïdors d'atenció mèdica de la ciutat de Nova York. Tot i que la determinació de casos podria augmentar, els criteris per a l'ingrés a la UCI, com ara els llindars quantitatius de concentracions d'oxigen en sang, es van fixar i, per tant, l'augment de la UCI de Nova York va revelar un veritable augment de la prevalença que es duplicava cada 2 dies a la zona metropolitana més gran dels Estats Units.
A finals de març, vam estimar que un excés de 8.7 milions de persones als EUA van visitar un proveïdor ambulatori amb una malaltia semblant a la grip *ILI) i va resultar negatiu per a la grip, i aquesta estimació de molts pacients al març va corroborar una estimació més baixa de la gravetat de la pandèmia de COVID.
Després d'haver vist com Levitt, Ioannidis, Gupta i més com s'assetjaven en línia per publicar les seves proves, anàlisis i raonaments per a una pandèmia de menor gravetat, sabia que publicar el document ILI era un acte de desviació en una comunitat científica en línia extremadament activa. La meva motivació no era ser un desviat, sinó estimar acuradament i amb precisió el nombre de persones infectades i presentar aquestes estimacions al món, perquè el món necessitava saber com de dolent seria el COVID per reaccionar proporcionalment a aquest nou virus.
Tanmateix, després que vam publicar el document ILI al servidor de preimpressió, el diari va ser recollit per un brillant equip de periodistes de dades de l'Economist i es va fer viral. A mesura que el diari es va fer viral, l'atac amenaces reputacionals i professionals que tenia por es van començar a materialitzar.
Els companys van dir que m'arriscava a ser "responsable de la mort de milions" (un delicte a l'igual del genocidi, si el comentari es pren literalment), que tenia sang a les mans, que estava "pertorbant el missatge de salut pública", que jo "no era un epidemiòleg" i molt més. Les pedres verbals venien de tots els costats, des de persones que abans van ser col·legues i amics fins a membres de la comunitat científica dels quals mai havia sentit parlar abans de dir que vaig matar milers.
La ciència no compartida
Vaig continuar estudiant aquesta teoria alternativa de Covid basada en un creixement més ràpid i la seva menor gravetat implicada. Sota aquesta teoria, és possible que la ciutat de Nova York assolí la immunitat de ramat en la seva onada de març de 2020 i, si és així, les característiques del brot a la ciutat de Nova York es podrien utilitzar per predir els resultats de brots posteriors no continguts i menys mitigats a llocs com Suècia, Dakota del Sud i Florida.
Vaig estimar que els casos de Covid als brots de la tardor del 2020 arribarien al màxim al voltant d'1 mort per 1,000 habitants o 340,000 morts. En aquell moment, encara estaven utilitzant epidemiòlegs destacats les opinions dels quals s'alineaven amb "el missatge". estimacions de resultats d'alta gravetat, on serien possibles milions de morts als Estats Units si el virus no es contés.
No obstant això, després d'haver experimentat la pluja d'hostilitats que van conduir fins i després del document ILI, i veient la continuació de les hostilitats cap a un grup rotatiu de científics amb troballes similars que es desviaven del "missatge", em preocupava compartir aquesta teoria completa.
Vaig observar amb atenció l'estiu del 2020 com el pic inesperadament baix i primerenc de casos a Suècia va desconcertar els epidemiòlegs, però s'alineava perfectament amb la meva teoria. Vaig veure com els brots de tardor de 2020 de Chicago a Dakota del Sud es desacceleren, tal com s'havia adonat Levitt, i van assolir el seu pic abans del que esperàvem de la força estacional i d'una manera coherent amb el brot de Nova York de març a abril de 2020. El comtat mitjà dels Estats Units va assolir un màxim al voltant d'1 mort per 1,000 habitants, el brot nord-americà va assolir un màxim d'unes 350,000 morts i els brots a centenars de comtats relativament no mitigats van veure que els casos van disminuir abans de l'arribada de les vacunes.
Jo al final va publicar aquestes previsions i resultats l'abril de 2021, després que les vacunes tinguessin prou temps per implementar-se i, tant de bo, ningú afirmaria que estava interrompent "el missatge". Vaig retenir deliberadament aquestes troballes dels servidors de preimpressió a causa d'una por justificada d'hostilitat de la comunitat científica durant la COVID-19.
En crear un entorn de recerca hostil a l'evidència d'una pandèmia de menor gravetat, la gent científica llegeix les notícies per informar les seves creences i accions sobre el risc de Covid sobreestimat. Aquella ciència no va ser el resultat d'una competició justa d'idees guanyada per l'evidència i la lògica, sinó un silenciament d'idees per part dels funcionaris federals que coordinaven enderrocs devastadors de punts de vista en competència, per l'amplificació esbiaixada dels mitjans de comunicació social/de masses d'una teoria i per una norma d'hostilitats privades i públiques que imposa una teoria particular de la Covid-19.
Censura informal de la ciència en COVID-19
La censura pren moltes formes. La forma més extrema de censura és la criminalització formal del discurs, com ara les detencions de persones a Rússia que protestaven per la guerra de Putin contra Ucraïna.
La ciència en Covid-19 no es va censurar mitjançant cap control social formal, com ara lleis que prohibeixen la parla o la publicació de resultats particulars. No obstant això, la ciència va ser silenciada pel control social informal, pels científics de la nostra comunitat que van fer complir, amb paraules i fets, un ventall estret de creences científiques i normes i valors no científics sobre qui podria presentar una troballa o una teoria científica, o qui pot fer un únic punt sense ser assetjat pels companys.
Tant si van atacar a Levitt i Ioannidis com als signants de la Gran Declaració de Barrington, Jay Bhattacharya, Martin Kulldorff i Sunetra Gupta, els científics van utilitzar plataformes de xarxes socials i mitjans de comunicació convencionals per eliminar opinions oposades d'altres científics. Però El diari The Washington Post, BuzzFeed, O New York Times els articles no són llocs per resoldre la incertesa científica o avançar en debats científics; són llocs per amplificar un missatge, i el missatge que s'amplifica era que estimar el risc de COVID com a menor que una camarilla d'epidemiòlegs és incorrecte o immoral i no s'ha de tenir en compte o no és rellevant quan es parla de la política de pandèmia.
Twitter, una zona de guerra coneguda per amplificar contingut incendiari, no és el lloc per resoldre debats científics, però és habitualment un lloc per cridar la gent i mobilitzar turbes enfadades capaços d'acomiadar gent.
Els atacs públics dels científics van ser intents d'execucions públiques, i els humans tenim una història llarga i problemàtica d'execucions públiques. Històricament, es creia que les execucions públiques evitaven millor la desviació de les lleis i les autoritats, i els càstigs públics a Covid tenien un propòsit similar de dissuadir els espectadors com jo de fer qualsevol cosa que es pogués interpretar de manera remota com a semblant al crim que va fer apedregar els grans científics de Stanford.
L'efecte sociològic, i molt possiblement la intenció, dels intents d'execucions públiques de científics que posaven de manifest la incertesa en els resultats de Covid o, pitjor encara, estimaven la menor gravetat de la càrrega de la pandèmia de Covid, va ser el control social informal de científics com jo que analitzaven les dades de Covid-19 cada cop. dia del 2020 i es va asseure a les conclusions que posaven de manifest la incertesa o estimaven una gravetat més baixa.
En criminologia, la teoria del control social intenta explicar per què algunes persones cometen crims i altres no, i trobo que la teoria del control social és més útil per entendre les meves pròpies opcions de no donar a conèixer el meu treball a mitjans o finals del 2020.
Al llarg del 2020, vaig ser testimoni de com les plataformes de xarxes socials i els mitjans de comunicació es van convertir en eines fabricar el consentiment del públic per estar d'acord amb una poderosa camarilla d'epidemiòlegs. Aquests epidemiòlegs van afirmar que la seva ciència no era qüestionada i van protegir les seves teories científiques del concurs mitjançant la difusió pública de sancions contra altres científics. Vergonya, crítiques, burles, desaprovacions i altres controls sobre la desviació de les normes i valors del treball editorial d'acord amb aquesta camarilla d'epidemiòlegs, o d'experts que aprovin.
Aquest control social informal de les troballes científiques no té cabuda en cap ideal raonable de la ciència en una societat. Si permetem que els científics derroquin a altres científics mitjançant atacs personals, si no aconseguim desenredar un complex d'associacions estretes entre els científics i els mitjans de comunicació de masses que utilitzen per crear creences en les seves pròpies teories, llavors el que anomenem "ciència" seria una batalla per creença mediada no a través dels ideals pacífics i cooperatius de l'evidència i la raó, sinó per la violència salvatge de la guerra cultural. Es converteix en una batalla mediàtica bàrbara per aconseguir el domini científic ridiculitzant els dissidents i suprimint la dissidència mitjançant un control social informal.
Un camí cap endavant
Tanmateix, si examinem sense paràmetres l'ús dels mitjans de comunicació a la ciència i la pràctica d'intents d'execucions públiques d'alt perfil per part de científics famosos, podem identificar un càncer sociològic a la nostra ciència i eradicar-lo abans que es faci metàstasi més. La ciència que mai compartim corre el risc de ser una troballa que mai hem trobat.
A mesura que la pila de ciència no compartida creix, la nostra comprensió científica de crisis com les pandèmies pateix el desgast de la ciència que no coneix. Hauria de ser de l'interès de tots els científics facilitar l'intercanvi d'idees científiques per garantir que cap ciència no es comparteixi per por al ridícul o l'execució pública.
Per sort, som científics. Podem innovar noves plataformes i institucions, i crear mitjans millors i més professionals per a l'intercanvi d'idees científiques, podem reformar la ciència abans de la propera pandèmia.
-
Alex Washburne és un biòleg matemàtic i el fundador i científic en cap de Selva Analytics. Estudia la competència en investigacions ecològiques, epidemiològicas i de sistemes econòmics, amb investigacions sobre l'epidemiologia del covid, els impactes econòmics de la política pandèmica i la resposta del mercat de valors a les notícies epidemiològiques.
Veure totes les publicacions
