DALINTIS | SPAUSDINTI | SIŲSTI EL. PAŠTU
Sveikinu Eyal Shahar paraginti atlikti pakartotinę peržiūrą dokumentų apie vakciną nuo COVID-19. Tiesą sakant, aš pradėjau gerokai anksčiau, nei Eyal paskelbė apie savo veiklą – dar prieš pasirodant vakcinoms.
Pasibaigus siaubingiems 2020 metams, labai įtakingas dokumentas pasirodė MokslasJis pateko į antraštes pagrindinėse žiniasklaidos priemonėse visame pasaulyje. Laikraštis, pavadintas „Vyriausybės intervencijų kovojant su COVID-19 veiksmingumo nustatymas“ netrukus buvo panaudotas vyriausybių visame pasaulyje, siekiant pateisinti savo vis labiau autoritarinę politiką.
Tai patraukė mano dėmesį, nes paskutinis autorius buvo čekų matematikas Janas Kulveitas. Kartu su dviem kolegomis Ondřej Vencálek ir Jakub Dostál parašėme tokį atsakymą:
"Visi modeliai yra neteisingi, bet kai kurie yra naudingi„- sako garsus posakis, dažniausiai priskiriamas George'ui Boxui. Šiandien jis galbūt pasakytų, kad visi modeliai yra klaidingi, o kai kurie netgi pavojingi. Mūsų nuomone, tai pasakytina ir apie šį tyrimą.“Vyriausybės intervencijų kovojant su COVID-19 veiksmingumo nustatymas"1 kuris pasirodė Mokslas ir sulaukė plataus dėmesio visame pasaulyje.
Tyrimo tikslas – suprasti nefarmacinių intervencijų (NPI) veiksmingumą kontroliuojant Covid-19 pandemiją. Autoriai analizuoja duomenis apie bendrą atvejų ir mirčių skaičių 41 (daugiausia Europos) šalyje nuo 2020 m. sausio iki gegužės pabaigos. Jie pateikia 8 skirtingų NPI (pvz., žmonių susibūrimų ribojimo, mokyklų uždarymo ir kt.), kurios buvo įgyvendintos daugelyje šalių tiriamuoju laikotarpiu, poveikio įvertinimą. Kiekvienos NPI poveikis kiekybiškai įvertinamas infekcijos reprodukcijos skaičiaus R sumažėjimu NPI įvedimo atitinkamoje šalyje metu.
Rezultatai buvo plačiai sutikti palankiai, nes jie, regis, rodo, kad visi NPI iš esmės veikia, o poveikio dydžiai, regis, atitinka sveiką protą (pvz., kuo labiau ribojate susibūrimus, tuo labiau sumažėja R). Vyriausybės visame pasaulyje labai apsidžiaugs išgirdusios, kad jų įvesti apribojimai buvo pagrįsti. Bet ar jie buvo pagrįsti?
Iš tiesų mes nežinome, ir šis tyrimas nepadeda mums to išsiaiškinti. Mes teigiame, kad modelyje yra esminis trūkumas, dėl kurio jis yra nenaudingas. Pažvelgę į vienintelę straipsnio pagrindinėje dalyje pateiktą lygtį (žr. skyrių „Trumpas modelio aprašymas“), matome, kad autoriai prisiimkite pagrindinis (nestebimas) bazinis reprodukcijos skaičius R0,c būti pastovus laike kiekvienai šaliai. Šis pagrindinis reprodukcijos skaičius tada padauginamas iš NPI poveikio ir pritaikomas prie duomenų. Taigi modelis daro prielaidą, kad bet koks epidemijos dinamikos pokytis yra susijęs su NPITai apgaulinga, nes tai cikliška teorija. Jei norite kiekybiškai įvertinti intervencijos poveikį, negalite daryti prielaidos, kad visi stebimi efektai atsiranda dėl pačios intervencijos.
Taip pat ši prielaida, kad R yra pastovus0,c leidžia manyti, kodėl autoriai nusprendė nutraukti modeliavimą, kai tik panaikinamas bet koks NPI. NPI paprastai panaikinami epidemijai silpstant. Taigi, NPI yra, kai R yra didelis, ir jų nėra, kai R yra mažas. Naudojant ilgesnio laikotarpio duomenis (įskaitant vasaros laikotarpį, kai paplitimas mažas ir NPI sušvelninti), autorių naudotas paprastas modelis išmoktų a neigiamas poveikis – kad NPI pagreitina epidemiją. Tai buvo akivaizdžiai nepageidautina, todėl autoriai nusprendė nenaudoti vasaros duomenų modeliui pritaikyti. Tokia modeliavimo strategija yra labai abejotina.
Kad mūsų mintis būtų visiškai aiški, atlikome tokį eksperimentą. Paėmėme pradinį duomenų rinkinį2 ir išrado naują NPI, kurio niekada nebuvo. Tarkime, kad nuo šio naujo NPI įvedimo kiekvienas pilietis privalėjo dėvėti marškinėlius su užrašu „Stop-Covid“, kol šis NPI buvo panaikintas.
Atsitiktinę datą vienodai pasirinkome iš laikotarpio, pagal kurį buvo modeliuojama konkreti šalis, ir šį marškinėlių NPI „primetėme“ duomenims (žr. nuorodą [3], kurioje rasite originalų duomenų rinkinį su pridėtu marškinėlių NPI). Atvejų ir mirčių skaičių nekeitėme. Toks NPI niekada neegzistavo, todėl jis negalėjo turėti jokio poveikio. Tada paleidome originalų modelį (žr. nuorodą [4], kurioje rasite nuorodą į „GitHub“ su mūsų naudota versija) neliesdami jokių parametrų. Rezultatas parodytas 1 paveiksle. Marškinėliai beveik išnaikino pandemiją!
Kaip tai įmanoma? Kiekviena epidemija turi savo vidinę dinamiką. Paprasčiausias SIR modelis sukuria vieną aktyvių atvejų skaičiaus piką. Jei norime atkurti tokį piką naudodami paprastą eksponentinę funkciją (ką ir daro autoriai), koeficientas eksponentėje (t. y. empirinis reprodukcijos numeris) turi sumažinti laike nuo pirmosios bangos pradžios. Taigi, darant prielaidą, kad Bet koks poveikis reprodukcijos skaičiui yra dėl NPI, modelis negali pateikti nieko kito, tik priskirti teigiamas poveikis (t. y. R sumažėjimas) bet kokiam NPI. Net ir neegzistuojančiam, kaip parodėme.
Taigi, mūsų nuomone, modelis yra apgaulingas ir labai pavojingas, nes vyriausybės gali jį panaudoti retrospektyviai pateisindamos Bet koks Jie pasirinko primesti žmonėms NPI. Mes neteigiame, kad kai kurie/visi NPI neturėjo teigiamo poveikio. Mes tik sakome, kad šis modelis nėra būdas to išsiaiškinti.
1 pavDėvint marškinėlius su užrašu „Stop-Covid“ pandemija išnyksta.
Savo atsakymą laišku išsiuntėme redakcijai. MokslasAtsakymas buvo toks: jie labai atsiprašė, bet negalėjo publikuoti mūsų laiško. Kodėl? Jie nenurodė.
Taigi nukopijavau jų „misijos pareiškimą“ ir įklijavau į el. laišką – kažką panašaus į „Mokslo žurnalų šeima prisideda prie AAAS tikslo gerinti mokslininkų, inžinierių ir visuomenės bendravimą.„Priminiau jiems, kad cenzūruojant prieštaraujančius balsus, joks bendravimas niekada nebuvo pagerintas.“
Galiausiai jie maloniai leido mums paskelbti savo atsakymą elektroniniu laišku, paslėptu už originalaus straipsnio papildomos medžiagos. Elektroninio laiško negalima cituoti, jame negalima pateikti skaičių ir jis nebus rodomas jokioje paieškoje.
Savo atsakymą čekų kalba paskelbėme pavadinimu „Ar pandemijos valdymo priemonės veikia? Taip, ministre!“ Čekijos statistikos draugijos svetainėje. Už tai gavome nepaprastai mandagų autoriaus laišką ir tylų uždraudimą pagrindinėse žiniasklaidos priemonėse.
Tai tiek. Gal turite geresnių apžvalgų apie Covid?
Nuorodos
- J. M. Brauner ir kt., „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 dėsto taikomąją matematiką Palacky universitete, Čekijoje. Jo išsilavinimas yra matematinio modeliavimo ir duomenų mokslo srityje. Jis yra vienas iš Mikrobiologų, imunologų ir statistikų asociacijos (SMIS), teikiančios Čekijos visuomenei duomenimis pagrįstą ir sąžiningą informaciją apie koronaviruso epidemiją, įkūrėjų. Jis taip pat yra vienas iš „samizdat“ žurnalo „dZurnal“, skirto mokslinio piktnaudžiavimo Čekijos moksle atskleidimui, įkūrėjų.
Žiūrėti visus pranešimus
