DIJELI | ISPIS | POŠALJI E-POŠTOM
Pozdravljam Eyala Shahara poziv na ponovni pregled o dokumentima o cjepivu protiv Covida. Zapravo, počeo sam puno prije nego što je Eyal otkrio problem - čak i prije nego što su se cjepiva pojavila.
Na kraju strašne 2020. godine, vrlo utjecajan rad pojavio u ZnanostTo je dospjelo na naslovnice u glavnim medijima diljem svijeta. Novine pod naslovom „Zaključak o učinkovitosti vladinih intervencija protiv COVID-19“ ubrzo su ga vlade diljem svijeta koristile kako bi opravdale svoje sve autoritarnije politike.
Privuklo mi je pažnju jer je posljednji autor bio češki matematičar Jan Kulveit. Zajedno s moja dva kolege, Ondřejem Vencálekom i Jakubom Dostálom, napisali smo sljedeći odgovor:
"Svi modeli su pogrešni, ali neki su korisni„glasi poznata izreka koja se obično pripisuje Georgeu Boxu. Danas bi možda rekao da su svi modeli pogrešni, a neki čak i opasni. To je, po našem mišljenju, slučaj i za studiju.“Zaključak o učinkovitosti vladinih intervencija protiv COVID-19"1 koji se pojavio u Znanost i privukla je veliku pozornost diljem svijeta.
Studija ima za cilj razumjeti učinkovitost nefarmaceutskih intervencija (NPI) u kontroli pandemije Covid-19. Autori analiziraju podatke o ukupnom broju slučajeva i broju smrtnih slučajeva iz 41 (uglavnom europske) zemlje između siječnja i kraja svibnja 2020. Izrađuju procjenu učinaka 8 različitih NPI-jeva (kao što su ograničavanje okupljanja ljudi, zatvaranje škola itd.) koji su provedeni u mnogim zemljama tijekom proučavanog razdoblja. Učinak svakog NPI-ja kvantificiran je smanjenjem broja reprodukcije infekcije R u vrijeme uvođenja NPI-ja u dotičnoj zemlji.
Rezultati su široko pozdravljeni jer se čini da pokazuju da svi NPI-ji općenito djeluju, a veličine učinka čini se da se slažu sa zdravim razumom (npr. što više ograničavate okupljanja, to ćete dobiti veće smanjenje R-a). Vlade diljem svijeta bit će vrlo sretne čuti da su ograničenja koja su nametnule bila opravdana. Ali jesu li bila opravdana?
Zapravo, ne znamo, a ova studija nam ne pomaže da to saznamo. Tvrdimo da u modelu postoji fatalna mana koja ga čini beskorisnim. Gledajući jedinu jednadžbu u glavnom dijelu rada (vidi odjeljak „Kratki opis modela“), vidimo da autori medvjedi temeljni (neuočljivi) osnovni reprodukcijski broj R0,c biti konstantno u vremenu za svaku zemlju. Ovaj osnovni reprodukcijski broj zatim se množi s učincima neprofitnih pokazatelja (NPI) i to se prilagođava podacima. Dakle, model pretpostavlja da je svaka promjena u dinamici epidemije posljedica NPI-jevaOvo je varljivo jer je kružno. Ako želite kvantificirati učinke intervencije, ne možete pretpostaviti da su svi uočeni učinci posljedica same intervencije.
Također, ova pretpostavka konstante R0,c sugerira zašto su autori odlučili zaustaviti modeliranje nakon što se bilo koji NPI ukine. NPI-ji se obično ukidaju kako epidemija jenjava. Dakle, NPI-ji su prisutni kada je R visok, a odsutni su kada je R nizak. S podacima iz duljeg vremenskog intervala (uključujući ljetno razdoblje niske prevalencije i ublaženih NPI-ja), jednostavan model koji su autori koristili naučio bi negativan učinak – da NPI-ji ubrzavaju epidemiju. To je očito bilo nepoželjno, pa su autori odlučili ne koristiti podatke od ljeta za prilagođavanje modela. Takva strategija modeliranja je vrlo upitna.
Kako bismo našu poantu potpuno razjasnili, proveli smo sljedeći eksperiment. Uzeli smo izvorni skup podataka2 i izmislili novi NPI koji nikada nije postojao. Recimo da je od uvođenja ovog novog NPI-ja svaki građanin bio dužan nositi majicu s natpisom „Stop-Covid“, sve dok taj NPI nije ukinut.
Iz razdoblja u kojem je određena zemlja modelirana, izvukli smo nasumični datum uniformno i "nametnuli" ovaj NPI majice podacima (vidi referencu [3] za izvorni skup podataka s dodanim NPI-jem majice). Nismo mijenjali broj slučajeva i smrtnih slučajeva. Takav NPI nikada nije postojao i stoga nije mogao imati nikakav učinak. Zatim smo pokrenuli izvorni model (vidi referencu [4] za poveznicu na GitHub do verzije koju smo koristili) bez mijenjanja ikakvih parametara. Rezultat je prikazan na slici 1. Majice su gotovo učinile da pandemija nestane!
Kako je to moguće? Svaka epidemija ima svoju intrinzičnu dinamiku. Najjednostavniji SIR model proizvodi jedan vrh u broju aktivnih slučajeva. Ako želimo reproducirati takav vrh jednostavnom eksponencijalnom funkcijom (što autori rade), koeficijent u eksponentu (tj. empirijska reprodukcijski broj) mora smanjiti u vremenu od početka prvog vala. Dakle, pretpostavljajući da Bilo koji utjecaj na reprodukcijski broj posljedica NPI-jeva, model ne može proizvesti ništa osim dodijeliti pozitivan učinak (tj. smanjenje R) na bilo koji NPI. Čak i na nepostojeći, kao što smo pokazali.
Stoga je, po našem mišljenju, model varljiv i vrlo opasan jer ga vlade mogu koristiti za retrospektivno opravdavanje Bilo koji NPI koji su odlučili nametnuti ljudima. Ne tvrdimo da neki/svi NPI-ji nisu imali pozitivan učinak. Samo kažemo da ovaj model nije način da se to sazna.
Slika 1Nošenje majice s natpisom "Stop-Covid" čini da pandemija nestane.
Naš odgovor poslali smo kao pismo uredniku ZnanostStigao je odgovor: jako im je žao, ali nisu mogli objaviti naše pismo. Nisu rekli zašto.
Pa sam kopirao i zalijepio njihovu „izjavu o misiji“ u e-poruku - nešto poput „Obitelj časopisa Science unapređuje cilj AAAS-a da poboljša komunikaciju među znanstvenicima, inženjerima i javnošću.„Podsjetio sam ih da se nijedna komunikacija nikada nije poboljšala cenzuriranjem neistomišljenih glasova.“
Na kraju su nam ljubazno dopustili da objavimo naš odgovor kao e-pismo, skriveno iza dodatnog materijala izvornog članka. E-pismo se ne može citirati, ne dopušta prikaz brojki i neće se pojaviti ni u jednoj pretrazi.
Češku verziju našeg odgovora objavili smo pod naslovom „Djelotvore li mjere suzbijanja pandemije? Da, ministre!“ na web stranici Češkog statističkog društva. To nam je priskrbilo tako pristojno pismo od autora — i tihu zabranu u glavnim medijima.
To je to. Imate li kakve bolje priče o Covidu?
Reference
- JM Brauner i dr., Znanost, 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 predaje primijenjenu matematiku na Sveučilištu Palackého u Češkoj. Njegova je pozadina matematičko modeliranje i znanost o podacima. Suosnivač je Udruge mikrobiologa, imunologa i statističara (SMIS) koja češkoj javnosti pruža informacije o epidemiji koronavirusa temeljene na podacima i iskrene informacije. Također je suosnivač samizdata, časopisa dZurnal, koji se fokusira na otkrivanje znanstvenih nedoličnih djela u češkoj znanosti.
Pogledaj sve postove
