DALINTIS | SPAUSDINTI | SIŲSTI EL. PAŠTU
Covid pandemijos pradžioje, Michaelas Levittas pastebėjo laipsnišką atvejų skaičiaus mažėjimą Uhane., ir daugelis atmetė arba ignoravo jo pastebėjimus, nes juos laikė netinkamais įgaliojimais ir netradiciniais matematiniais metodais (Gompertz kreivėmis, priešingai nei įprasti epidemiologijoje naudojami kompartmentiniai modeliai).
Kai kurie tyrėjai netgi pavadino Michaelo Levitto darbą „mirtina nesąmonė“, teigdamas, kad jis elgiasi neatsakingai mokslo bendruomenės nariu, nes nėra epidemiologas ir pristato darbą, kuris, Levitto kritikų manymu, sumenkina koronaviruso reikšmę.
17 m. kovo 2020 d. Johnas Ioannidis teigė, kad COVID-19 pandemijos mastas nėra aiškus ir kad kraštutinė suvaldymo politika, pavyzdžiui, karantinas, gali padaryti daugiau žalos nei pati pandemija, provokuoja nuolatinė priešiškumo dr. Ioannidžio atžvilgiu kultūra, kylanti iš melagingų teiginių apie interesų konfliktus 2020 m. žmonėms, kaltinantiems Ioannidis „Siaubingas mokslas“ ir daugiau.
Mano, kaip „nukrypusio“ epidemiologo, patirtis
Kaip matematikos biologas, tyrinėjęs virusus, peršokančius nuo šikšnosparnių ant žmonių keletą metų iki Covid-2020, ir kaip laiko eilučių analitikas, turintis beveik dešimties metų prognozavimo iki 2020 m. pradžios patirtį, Covid-XNUMX tyrinėjau ir nuo XNUMX m. sausio mėn.
Pastebėjau Levitto Gompertzo kreivių išmintį – Levittas aptiko stebėjimą, kurį pats buvau pastebėjęs nepriklausomai, apie reguliarų atvejų skaičiaus augimo tempo mažėjimą gerokai prieš pasiekiant piką Uhane, o vėliau ir ankstyvųjų protrūkių metu Europoje ir JAV. Savo darbe 2020 m. vasarį radau įrodymų, kad atvejų skaičius padvigubėjo kas 2–3 dienas (vidurinis įvertis – 2.4 dienos) ankstyvojo Uhano protrūkio metu, kai... Populiarūs epidemiologai manė, kad Covid paplitimas padvigubės kas 6.2 dienos.
Tuo metu žinojome, kad ankstyviausi atvejai buvo atskleisti 2019 m. lapkričio pabaigoje. Tarkime, kad pirmasis atvejis buvo 1 m. gruodžio 2019 d., 72 dienos anksčiau nei apytikslis 2020 m. pradžios atvejų pikas Kinijoje 11 m. vasario 2020 d. Jei per tą 2.4 dienų laikotarpį atvejų skaičius padvigubėtų kas 72 dienos, būtų užsikrėtę net 1 milijardas žmonių, arba 2/3 Kinijos. Jei vietoj to, atvejų skaičius padvigubėtų kas 5 dienas, tikėtumėmės, kad Kinijoje užsikrėstų maždaug 22,000 XNUMX žmonių.
Jei atvejų skaičius padvigubėtų kas 6.2 dienos, Kinijoje tikėtumėmės užsikrėsti 3,100 žmonių. Kuo lėtesnis buvo manomas atvejų augimo tempas, tuo mažiau atvejų tikėtasi, tuo didesnį buvo įvertintas mirtingumas nuo infekcijos ir tuo sunkesnė, jų manymu, bus Covid-19 pandemija. Šie duomenys leido man įžvelgti dr. Levitto pastebėjimų pagrįstumą ir sutikti su dr. Ioannidžio išsakytu moksliniu netikrumu, susijusiu su Covid pandemijos, kurią pasaulis netrukus patirs, sunkumu.
Tačiau, kai pamačiau, kaip pasaulis elgiasi su Levittu, Ioannidžiu ir daugeliu kitų mokslininkų, kurių nuomonės prieštarauja maniškėms, ėmiau bijoti galimos reputacijos ir profesinės rizikos, susijusios su mano mokslo pažinimu. Bandžiau privačiai dalintis savo darbais, bet susidūriau su profesoriais, kurie tvirtino, kad „nesu epidemiologas“, o vienas iš jų man pasakė, kad „būčiau tiesiogiai atsakingas už milijonų žmonių mirtį“, jei publikuočiau savo darbą, klystu ir įkvėpčiau nuo COVID mirusių žmonių pasitenkinimą.
Tarp šių asmeninių susitikimų su įvairias pareigas einančiais mokslininkais ir viešo Levitto bei Ioannidžio užmėtymo akmenimis nerimavau, kad paskelbus savo rezultatus būsiu viešai apšauktas ne epidemiologu kaip Levittas ir atsakingu už mirtis, kaip ir Levitto, ir Ioannidžio atveju.
Man pavyko pasidalinti savo darbu CDC prognozavimo pokalbyje 9 m. kovo 2020 d. Pristačiau, kaip įvertinau šiuos sparčius augimo tempus, jų reikšmę ankstyvojo protrūkio Kinijoje interpretavimui ir jų reikšmę dabartinei COVID-15 padėčiai JAV. Tuo metu buvo žinoma, kad COVID-XNUMX plitimas bendruomenėje JAV prasidėjo vėliausiai sausio XNUMX d.
Parodžiau, kaip protrūkis, prasidėjęs sausio viduryje ir dvigubėjantis kas 2.4 dienos, iki 2020 m. kovo vidurio gali sukelti dešimtis milijonų atvejų. Pokalbio vedėjas Alessandro Vespignani teigė tuo netikintis, kad spartus augimo tempas gali būti tiesiog siejamas su didėjančiu atvejų nustatymo rodikliu, ir baigė pokalbį.
Praėjus vos 9 dienoms po mano pasirodymo CDC pokalbyje, paaiškėjo, kad COVID-2 atvejų priėmimas į intensyviosios terapijos skyrius padvigubėjo kas 2 dienas įvairiose Niujorko sveikatos priežiūros įstaigose. Nors atvejų nustatymo skaičius galėjo didėti, priėmimo į intensyviosios terapijos skyrius kriterijai, tokie kaip kiekybinės deguonies koncentracijos kraujyje ribos, buvo nustatyti, todėl Niujorko intensyviosios terapijos skyrių pacientų skaičiaus padidėjimas parodė tikrą paplitimo padvigubėjimą kas XNUMX dienas didžiausioje JAV didmiesčio zonoje.
Iki kovo pabaigos, Apskaičiavome, kad daugiau nei 8.7 milijono žmonių visoje JAV lankėsi ambulatorinėse ligoninėse dėl į gripą panašios ligos. *ILI) ir gripo testo rezultatas neigiamas, o šis daugelio pacientų kovo mėnesį įvertis patvirtino mažesnį COVID pandemijos sunkumo įvertį.
Stebėdamas, kaip Levittas, Ioannidis, Gupta ir kiti buvo persekiojami internete už tai, kad paskelbė savo įrodymus, analizes ir samprotavimus apie mažesnio masto pandemiją, supratau, kad ILI straipsnio publikavimas yra nukrypimas nuo normos itin aktyvioje internetinėje mokslo bendruomenėje. Mano motyvacija buvo ne būti nukrypėliu, o atidžiai ir tiksliai įvertinti užsikrėtusiųjų skaičių ir pateikti šiuos įverčius pasauliui, nes pasauliui reikėjo žinoti, koks blogas būtų COVID, kad jis proporcingai reaguotų į šį naują virusą.
Tačiau po to, kai išleidome ILI straipsnį išankstinio spausdinimo serveryje, laikraštį perėmė puiki duomenų žurnalistų komanda iš „Economist“ ir išplito virusiniu būdu. Laikraščiui išpopuliarėjus, ėmė pildytis reputacijos ir profesinės grėsmės, kurių bijojau.
Kolegos sakė, kad rizikuoju būti „atsakingas už milijonų žmonių mirtį“ (nusikaltimas, prilygstantis genocidui, jei komentarą suprasime pažodžiui), kad mano rankos kruvinos, kad „trukdau visuomenės sveikatos žinią“, kad „nesu epidemiologas“ ir kita. Žodiniai priekaištai sklido iš visų pusių – nuo žmonių, kurie kadaise buvo mano kolegos ir draugai, iki mokslo bendruomenės narių, apie kuriuos anksčiau niekada nebuvau girdėjęs sakant, kad nužudžiau tūkstančius.
Mokslas, kuriuo nesidalijama
Toliau tyrinėjau šią alternatyvią Covid teoriją, pagrįstą spartesniu augimu ir iš to kylančiu mažesniu ligos sunkumu. Pagal šią teoriją Niujorkas gali pasiekti kolektyvinį imunitetą per 2020 m. kovo mėn. bangą, ir jei taip, tuomet protrūkio Niujorke ypatybės galėtų būti naudojamos prognozuojant vėlesnių nekontroliuojamų ir mažiau sušvelnintų protrūkių pasekmes tokiose vietose kaip Švedija, Pietų Dakota ir Florida.
Apskaičiavau, kad Covid atvejų skaičius 2020 m. rudens protrūkių metu pasieks piką – maždaug 1 mirtis 1,000 gyventojų arba 340,000 XNUMX mirčių. Tuo metu žymūs epidemiologai, kurių požiūris atitiko „žinutę“, vis dar naudojosi... didelio sunkumo pasekmių įverčiai, kur, jei viruso plitimas nebūtų suvaldytas, JAV galėtų mirti milijonai žmonių.
Vis dėlto, patyręs priešiškumo laviną prieš ir po ILI straipsnio, ir matydamas besitęsiantį priešiškumą besikeičiančiai mokslininkų grupei, turinčiai panašius, nuo „pranešimo“ nukrypstančius rezultatus, nerimavau, ar verta dalytis visa šia teorija.
2020 m. vasarą atidžiai stebėjau, kaip netikėtai mažas ir ankstyvas atvejų skaičius Švedijoje suglumino epidemiologus, tačiau tai puikiai atitiko mano teoriją. Stebėjau, kaip 2020 m. rudens protrūkiai nuo Čikagos iki Pietų Dakotos lėtėjo, kaip pastebėjo Levittas, ir pasiekė piką anksčiau, nei tikėtumėmės dėl sezoninių pokyčių, ir tai atitiko 2020 m. kovo–balandžio mėn. Niujorko protrūkį. Vidutinėje JAV apskrityje didžiausias mirčių skaičius buvo apie 1 1,000 gyventojų, JAV protrūkio pikas buvo apie 350,000 XNUMX, o šimtuose santykinai mažiau paveiktų apskričių atvejų skaičius sumažėjo dar prieš vakcinų atsiradimą.
Aš galiausiai šias prognozes ir išvadas paskelbė 2021 m. balandžio mėn., kai vakcinos turėjo pakankamai laiko pasirodyti rinkoje ir, tikiuosi, niekas nebeteigs, kad aš trikdau „žinutę“. Sąmoningai nuslėpiau šiuos rezultatus nuo išankstinio spausdinimo serverių dėl pagrįstos baimės dėl mokslo bendruomenės priešiškumo COVID-19 metu.
Sukūrus tyrimų aplinką, priešišką mažesnio sunkumo pandemijos įrodymams, mokslininkai skaitė naujienas, kad pagrįstų savo įsitikinimus ir veiksmus dėl pervertintos Covid rizikos. Tas mokslas nebuvo sąžiningos idėjų konkurencijos, laimėtos įrodymais ir logika, rezultatas, o idėjų nutildymas federalinių pareigūnų, koordinuojančių veiksmus. niokojančių pašalinimų konkuruojančių požiūrių, šališko vienos teorijos amplifikavimo socialinėje / masinės žiniasklaidos priemonėse ir privačių bei viešų priešiškumų normos, primetančios konkrečią Covid-19 teoriją.
Neformali mokslo cenzūra COVID-19 pandemijos metu
Cenzūra gali būti įvairių formų. Kraštutinė cenzūros forma yra oficialus žodžio kriminalizavimas, pavyzdžiui, žmonių suėmimai Rusijoje, protestuojant prieš Putino karą Ukrainoje.
Mokslas Covid-19 pandemijos metu nebuvo cenzūruojamas jokia oficialia socialine kontrole, pavyzdžiui, įstatymais, draudžiančiais kalbėti ar skelbti konkrečius rezultatus. Tačiau mokslą nutildė neoficiali socialinė kontrolė, mūsų bendruomenės mokslininkai žodžiais ir darbais primetė siaurą mokslinių įsitikinimų ir nemokslinių normų bei vertybių spektrą apie tai, kas gali pateikti mokslinį atradimą ar teoriją arba kas gali iškelti unikalų teiginį, nepatirdamas kolegų priekabiavimo.
Nesvarbu, ar puolė Levitą ir Ioannidisą, ar Didžiosios Barringtono deklaracijos signatarus Jay Bhattacharyą, Martiną Kulldorffą ir Sunetrą Guptą, mokslininkai naudojosi socialinės žiniasklaidos platformomis ir pagrindinėmis žiniasklaidos priemonėmis, kad paneigtų kitų mokslininkų konkuruojančias nuomones. "The Washington Post, BuzzFeedarba New York Times " Straipsniai nėra skirti moksliniam netikrumui spręsti ar mokslinėms diskusijoms skatinti; jie yra skirti žinutei skleisti, o sklečiama žinutė buvo ta, kad vertinti COVID riziką kaip mažesnę nei epidemiologų klika yra neteisinga arba amoralu ir neturėtų būti svarstoma arba nėra aktualu svarstant pandemijos politiką.
„Twitter“, karo zona, gerai žinoma dėl provokuojančio turinio skleidimo, nėra tinkama vieta moksliniams debatams spręsti, tačiau tai dažniausiai vieta, kur žmonės šaukia ir mobilizuoja piktas minias, galinčias priversti juos būti atleistais.
Vieši mokslininkų išpuoliai buvo bandymai įvykdyti viešas egzekucijas, o mes, žmonės, turime ilgą ir sudėtingą viešų egzekucijų istoriją. Istoriškai buvo manoma, kad viešos egzekucijos geriau atgraso nuo nukrypimo nuo įstatymų ir valdžios institucijų, o viešos bausmės Covid pandemijos metu tarnavo panašiam tikslui – atgrasyti tokius stebėtojus kaip aš nuo bet kokių veiksmų, kurie galėtų būti bent kiek interpretuojami kaip panašūs į nusikaltimą, dėl kurio didieji Stanfordo mokslininkai buvo apsvaiginti akmenimis.
Sociologinis poveikis ir gana tikėtinas ketinimas viešai įvykdyti mokslininkų, pabrėžiančių netikrumą dėl Covid pasekmių arba, dar blogiau, vertinančių mažesnį Covid pandemijos naštos sunkumą, egzekucijas, buvo neformali tokių mokslininkų kaip aš, kurie 19 m. kiekvieną dieną analizavo Covid-2020 duomenis ir rėmėsi išvadomis, pabrėžiančiomis netikrumą arba vertinančiomis mažesnį sunkumą, socialinis poveikis.
Kriminologijoje socialinės kontrolės teorija bando paaiškinti, kodėl vieni žmonės daro nusikaltimus, o kiti – ne, ir aš manau, kad socialinės kontrolės teorija yra naudingiausia norint suprasti savo paties pasirinkimus neviešinti savo darbo 2020 m. viduryje arba pabaigoje.
Visus 2020 metus mačiau, kaip socialinės žiniasklaidos platformos ir žiniasklaida tapo įrankiais pagaminti sutikimą visuomenės pritarti galingai epidemiologų grupei. Šie epidemiologai teigė, kad jų mokslas yra neginčijamas, ir gynė savo mokslines teorijas nuo ginčų viešai transliuodami sankcijas prieš kolegas mokslininkus. Gėda, kritika, pajuoka, nepritarimas ir kiti nukrypimų nuo normų ir vertybių apribojimai publikuojant darbus, sutinkančius su šia epidemiologų grupe arba su ekspertais, kuriems jie pritaria.
Tokia neformali socialinė mokslinių išvadų kontrolė neturi vietos jokiame pagrįstame mokslo visuomenės ideale. Jei leisime mokslininkams menkinti kitus mokslininkus asmeninėmis atakomis, jei nesugebėsime išnarplioti glaudžių ryšių tarp mokslininkų ir masinės žiniasklaidos, kurią jie naudoja tikėjimui savo teorijomis kurti, tai tai, ką vadiname „mokslu“, būtų kova dėl tikėjimo, tarpininkaujama ne taikių ir bendradarbiaujančių įrodymų bei proto idealų, o žiauraus kultūrinio karo smurto. Tai tampa barbariška žiniasklaidos kova dėl mokslinio dominavimo, išjuokiant disidentus ir slopinant nepritarimą neformalia socialine kontrole.
Kelias į priekį
Tačiau jei negailestingai išnagrinėsime žiniasklaidos naudojimą moksle ir garsių mokslininkų bandymus įvykdyti viešas egzekucijas, galėsime nustatyti sociologinį vėžį mūsų moksle ir jį išnaikinti, kol jis dar labiau neišplito. Mokslas, kuriuo niekada nesidalijame, rizikuoja tapti atradimu, kurio niekada neradome.
Augant neskelbiamų mokslinių duomenų kiekiui, mūsų mokslinis supratimas apie tokias krizes kaip pandemijos kenčia nuo to, kad nyksta nežinomi moksliniai duomenys. Visi mokslininkai turėtų būti suinteresuoti skatinti mokslinių idėjų mainus, kad būtų užtikrinta, jog jokia mokslinė informacija neliktų nepaskelbta dėl pajuokos ar viešo egzekucijos baimės.
Laimei, mes esame mokslininkai. Galime kurti naujas platformas ir institucijas, kurti geresnes ir profesionalesnes žiniasklaidas mokslinėms idėjoms keistis, galime reformuoti mokslą iki kitos pandemijos.
-
Alexas Washburne'as yra matematikos biologas ir „Selva Analytics“ įkūrėjas bei vyriausiasis mokslininkas. Jis tyrinėja konkurenciją ekologinių, epidemiologinių ir ekonominių sistemų tyrimuose, taip pat atlieka tyrimus COVID-19 epidemiologijos, pandemijos politikos ekonominio poveikio ir akcijų rinkos reakcijos į epidemiologines naujienas srityse.
Žiūrėti visus pranešimus
