ПОДЕЛИТЬСЯ | ПЕЧАТЬ | ЭЛ. АДРЕС
Я приветствую Эяля Шахара призыв к повторному рассмотрению статей о вакцине против COVID. На самом деле, я начал задолго до того, как Эяль разоблачил её — даже до появления вакцин.
В конце ужасного 2020 года, очень влиятельная статья появился в Наука. Это событие попало в заголовки ведущих СМИ по всему миру. Газета под названием «Вывод об эффективности государственных мер по борьбе с COVID-19» вскоре был использован правительствами по всему миру для оправдания своей все более авторитарной политики.
Он привлёк моё внимание, поскольку последним автором был чешский математик Ян Кульвейт. Вместе с двумя моими коллегами, Ондржеем Венцалеком и Якубом Досталом, мы написали следующий ответ:
Все модели неверны, но некоторые полезны«Здесь звучит известная фраза, обычно приписываемая Джорджу Боксу. Сегодня он, возможно, сказал бы, что все модели ошибочны, а некоторые даже опасны. По нашему мнению, это относится и к исследованию…»Оценка эффективности государственных мер борьбы с COVID-19 1 что появилось в Наука и привлек широкое внимание во всем мире.
Целью исследования является изучение эффективности нефармацевтических мер (НФМ) в борьбе с пандемией COVID-19. Авторы анализируют данные об общем числе случаев заболевания и смертности в 41 стране (в основном европейской) с января по конец мая 2020 года. Они оценивают эффективность восьми различных НФМ (таких как ограничение скоплений людей, закрытие школ и т. д.), которые были реализованы во многих странах в течение исследуемого периода. Эффект каждой НФМ количественно оценивается снижением показателя репродукции инфекции R на момент её введения в соответствующей стране.
Результаты были широко встречены с одобрением, поскольку они, по всей видимости, демонстрируют, что все НПИ в целом работают, а величина эффекта, по-видимому, согласуется со здравым смыслом (например, чем больше вы ограничиваете собрания, тем большее снижение R достигается). Правительства по всему миру будут очень рады услышать, что введённые ими ограничения были оправданы. Но были ли они оправданы?
На самом деле мы этого не знаем, и это исследование не помогает нам в этом. Мы утверждаем, что в модели есть фатальный изъян, делающий её бесполезной. Рассматривая единственное уравнение в основной части статьи (см. раздел «Краткое описание модели»), мы видим, что авторы предполагать базовое (ненаблюдаемое) базовое репродуктивное число R0, с быть постоянный во времени для каждой страны. Этот базовый показатель воспроизводства затем умножается на эффект НПИ, и эта величина подгоняется под данные. Таким образом, модель предполагает, что любое изменение в динамике эпидемии связано с НПИЭто обманчиво, потому что это замкнутый круг. Если вы хотите количественно оценить эффект вмешательства, нельзя предполагать, что все наблюдаемые эффекты обусловлены именно этим вмешательством.
Кроме того, это предположение о постоянном значении R0, с объясняет, почему авторы решили прекратить моделирование после отмены любого NPI. NPI обычно отменяются по мере снижения эпидемии. Таким образом, NPI присутствуют при высоком R и отсутствуют при низком R. При наличии данных за более длительный период (включая летний период низкой распространенности и ослабленных NPI) простая модель, использованная авторами, могла бы обучиться отрицательный Эффект заключается в том, что НПИ ускоряют эпидемию. Это было явно нежелательно, поэтому авторы решили не использовать данные за лето для построения модели. Такая стратегия моделирования весьма сомнительна.
Чтобы полностью прояснить нашу точку зрения, мы провели следующий эксперимент. Мы взяли исходный набор данных.2 и придумали новый закон о национальной безопасности, которого никогда не существовало. Допустим, с момента введения этого закона каждый гражданин был обязан носить футболку с надписью «Стоп-Ковид» до тех пор, пока этот закон не был отменён.
Мы выбрали случайную дату из периода, для которого моделировалась конкретная страна, и «наложили» этот индекс NPI на данные (исходный набор данных с добавленным индексом NPI футболок см. в [3]). Мы никак не меняли количество случаев заболевания и смертей. Такого индекса NPI никогда не существовало, и поэтому он не мог оказать никакого влияния. Затем мы запустили исходную модель (ссылку на GitHub на используемую нами версию см. в [4]), не изменяя никаких параметров. Результат показан на рисунке 1. Футболки почти остановили пандемию!
Как это возможно? Каждая эпидемия имеет свою собственную динамику. Простейшая модель SIR даёт один пик в числе активных случаев. Если мы хотим воспроизвести такой пик с помощью простой экспоненциальной функции (что и делают авторы), коэффициент в показателе степени (т.е. эмпирический номер репродукции) должен снизилось во времени от начала первой волны. Таким образом, предполагая, что любое влияние на репродуктивное число обусловлено НПИ, модель не может ничего выдать, кроме как назначить положительный эффект (т.е. снижение R) на любой НПИ. Даже на несуществующий, как мы показали.
Таким образом, по нашему мнению, эта модель обманчива и очень опасна, поскольку она может быть использована правительствами для ретроспективного оправдания любое Они решили навязать людям НПИ. Мы не утверждаем, что некоторые/все НПИ не оказали положительного эффекта. Мы лишь говорим, что эта модель не позволяет это выяснить.
Рисунок 1. Футболка с надписью «Стоп-Ковид» поможет остановить пандемию.
Мы отправили наш ответ в виде письма в редакцию Наука. Пришёл ответ: им очень жаль, но они не могут опубликовать наше письмо. Причина не указана.
Поэтому я скопировал и вставил в электронное письмо их собственное «заявление о миссии» — что-то вроде: «Семейство журналов Science способствует достижению цели AAAS по улучшению коммуникации между учеными, инженерами и общественностью.«Я напомнил им, что никакое общение не улучшается за счет цензуры инакомыслящих.
В конце концов, они любезно разрешили нам опубликовать наш ответ в виде электронного письма, спрятанного за дополнительными материалами к исходной статье. Электронное письмо не подлежит цитированию, не допускает использования иллюстраций и не будет отображаться в результатах поиска.
Мы опубликовали чешскую версию нашего ответа под заголовком «Работают ли меры по сдерживанию пандемии? Да, министр!» на сайте Чешского статистического общества. Это принесло нам очень вежливое письмо от автора — и тихий запрет в ведущих СМИ.
Вот и всё. Есть ещё истории о COVID-19 получше?
Рекомендации
- Дж. М. Браунер и др., Наука, 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
-
Томаш Фюрст преподает прикладную математику в Университете Палацкого, Чешская Республика. Его образование связано с математическим моделированием и наукой о данных. Он является соучредителем Ассоциации микробиологов, иммунологов и статистиков (SMIS), которая предоставляет чешской общественности основанную на данных и честную информацию об эпидемии коронавируса. Он также является соучредителем журнала «самиздата» dZurnal, который фокусируется на раскрытии научного недобросовестного поведения в чешской науке.
Посмотреть все сообщения
