Блокировки не спасли жизни

США и 50 юрисдикций их штатов представляют собой естественный эксперимент, чтобы проверить, можно ли напрямую отнести избыточную смертность от всех причин к реализации крупномасштабных социальных и экономических структурных изменений, вызванных введением карантина для всего населения.

В десяти штатах не было ограничений на блокировку, и есть 38 пар штатов с блокировкой / без блокировки, которые имеют общую сухопутную границу. Мы обнаружили, что нормативное введение и обеспечение соблюдения постановлений о самоизоляции или самоизоляции в масштабах штата убедительно коррелирует с более высокой смертностью от всех причин с поправкой на состояние здоровья на душу населения по штатам. Этот результат не согласуется с гипотезой о том, что блокировки спасли жизни.

Введение

11 марта 2020 года Всемирная организация здравоохранения объявила пандемию на основании сообщения о вспышке в Ухане, Китай, COVID-19 (далее — COVID), респираторного заболевания, предположительно вызванного вирусом SARS-CoV-2. 13 марта 2020 года в США было объявлено чрезвычайное положение в связи со вспышкой COVID-19. В США эта декларация вызвала разнородный набор ответов со стороны органов здравоохранения и государственных чиновников в разных штатах. Среди этих разнообразных ответных мер государственной политики большинство штатов в марте и апреле 2020 года издали приказы об убежище на месте или о пребывании дома (далее именуемые «локдаун»). 

Мотивация этих мер по блокировке заключалась в том, чтобы замедлить распространение COVID-19 за счет ограничения социальных взаимодействий, исходя из предположения, что болезнь распространяется при контакте от человека к человеку. Однако из-за независимости государственного управления в США меры по блокировке имели широкий спектр применения и правоприменения, а некоторые штаты вообще отказались от блокировок. 

Эти различия в государственных решениях либо блокировать, либо не блокировать, таким образом, создают полезный эксперимент для проверки гипотезы о том, что блокировки спасают жизни. Эта гипотеза предсказывает, что должно было быть меньше смертей (на душу населения) в штатах, которые ввели блокировки, и больше смертей в штатах, которые этого не сделали, после поправки на различия в состоянии здоровья населения штата, если предполагается, что все другие факторы имели значение. меньшее воздействие. Данные, доступные для проверки этих прогнозов, можно найти в смертности от всех причин (ACM) по времени и по штатам, сообщает CDC.

Как показали другие исследователи (например, Ранкур, Боден и Мерсье 2021), ACM обходит стороной сложный вопрос установления причины смерти, который носит политический характер и в результате подвержен предвзятости (например, Или и др. 2020). Правильная доминирующая причина смерти редко известна в случае респираторных заболеваний, и смерть обычно не является монопричинной. 

Преимущество анализа ACM заключается в том, что случаи смерти в США регистрируются с высокой точностью (без предвзятости или занижения данных). После регистрации смерть считается смертью, независимо от того, как указана причина в свидетельстве о смерти. Если блокировки эффективны в предотвращении смертей из-за распространения болезни во время пандемии, то в регионах, в которых введены блокировки, должно было быть меньше смертей на душу населения по всем причинам, если нет доминирующих искажающих факторов.

Данные и методология

Наша цель — оценить эффективность блокировок в спасении жизней в эпоху COVID, сравнив общее количество смертей от всех причин в парах штатов: один штат с карантином и штат без карантина, граничащий с карантином. государство. Мы также изучили состояния блокировки, которые не имеют общей границы с любым состоянием без блокировки, для полноты картины.

Мы определили штаты, в которых не введен карантин, изучив административные и административные распоряжения, изданные правительствами штатов в марте-апреле 2020 года в ответ на заявления ВОЗ, а также федерального правительства и правительств штатов о пандемии. Большинство этих заказов были заархивированы на сайте Ballotpedia.com, и мы нашли заказы, для которых ссылки больше не действительны, с помощью поиска на веб-сайтах правительства штата. Мы присвоили балл «строгости» каждому исполнительному распоряжению на основе языка распоряжения о блокировке для граждан штата:

Мы обнаружили, что семь (7) штатов получили 0 баллов, потому что они не издавали приказы о пребывании дома: Северная Дакота, Южная Дакота, Вайоминг, Айова, Оклахома, Небраска и Арканзас. Еще три (3) штата получили 1 балл, потому что правительства только предлагали или поощряли граждан оставаться дома, но не требовали от них этого и не предоставляли средства принуждения: Юта, Кентукки и Теннесси. 

Наш критерий для состояний блокировки и отсутствия блокировки отличается от предыдущих исследований своей простотой (т.е. сосредоточением внимания только на строгости формулировок в распоряжениях). Но наш результирующий список штатов без блокировки включает все семь штатов, перечисленных как неблокированные на Онтологическое, и включает в себя все четыре состояния без блокировки, выявленные спонсируемым CDC исследованием Морленд и др. (2020). 

Мы сравнили результаты этих десяти штатов без блокировки с состояниями блокировки, которые имеют общую границу, исходя из предположения, что распространение вируса не затруднено границами штатов. В этом исследовании мы фокусируемся на общей смертности от всех причин (ACM) за определенный период времени как на показателе эффективности изоляции. Мы используем три периода времени, как описано ниже. 

Мы загрузили файлы с разделителями-запятыми (csv), содержащие ACM за неделю для каждого штата из Веб-сайт CDC Wonder. Мы разделили еженедельные данные ACM для каждого штата на численность населения этого штата (Перепись населения США, 1 апреля 2020 г.), в результате чего количество смертей на душу населения в неделю (D_ПКВ). На протяжении всего этого отчета мы выражаем D_ПКВ как число умерших на 10,000 XNUMX жителей. 

Дополнительный шаг коррекции необходим, чтобы обеспечить точное сравнение смертности от штата к штату. Различия в распределении по возрасту, показателям ожирения, уровням бедности, показателям физической и умственной нетрудоспособности и другим детерминантам здоровья приведут к внутренним различиям в D._ПКВ в различных штатах. Эти различия в совокупности проявляются в смещении в D_ПКВ в непандемические годы (до 2020 г.). 

Например, на рисунке 1 показано сравнение D_ПКВ между Нью-Йорком и Флоридой в 2014-2020 годах. Как и во всех сравнениях по штатам, Нью-Йорк и Флорида имеют удивительно похожие временные вариации D._ПКВ от недели к неделе и от года к году, но также имеют четкое и почти постоянное смещение. 

Мы делаем поправку на это смещение, вычисляя фактор H_{состояние}, что является медианным значением отношения D состояния_ПКВ и Д_ПКВ эталонного штата с 1 января 2014 г. по 31 декабря 2020 г. Мы выбрали Нью-Йорк в качестве эталонного штата для вычисления H_{состояние}. Этот выбор исходного состояния произволен, но большое население Нью-Йорка означает, что в большинстве случаев ошибка в H_{состояние} преобладают ошибки Пуассона в D_ПКВ интересующего государства. 

В примере, показанном на рисунке 1, поправочный коэффициент состояния здоровья для Флориды равен H._{состояние} = 0.537, что указывает на то, что в Нью-Йорке на 53.7% меньше D_ПКВ чем во Флориде в период с 2014 по 2020 год, вероятно, отчасти из-за более старшего населения Флориды. Для каждого сравнения состояния D_ПКВ мы принимаем это соотношение в качестве поправочного коэффициента, чтобы привести пару штатов к одной шкале, что позволяет сравнивать смертность с поправкой на состояние здоровья в период пандемии. 

Этот поправочный коэффициент состояния здоровья оправдан, поскольку мы проводим дифференциальное сравнение между состояниями с блокировками и без них. Мы спрашиваем: «После введения в действие мер по блокировке, какова относительная разница между скорректированным ACM на душу населения в каждой паре штатов?» Это предполагает, что после устранения различий в состоянии здоровья населения соседних штатов наибольшее влияние на скорректированный ACM на душу населения оказало введение карантина. Это предположение оправдано, учитывая, что блокировки, как ожидается, приведут к массовым сбоям в национальной и региональной экономике, системах здравоохранения и общей социальной структуре.

Рисунок 1: Смертность на душу населения в неделю (D_ПКВ) во Флориде (синий) и Нью-Йорке (красный). На левой панели показано смещение в D_ПКВ, что мы связываем с различиями в состоянии здоровья населения каждого штата (возрастная структура, уровень бедности, уровень ожирения и т. д.). На панели справа показан скорректированный D_ПКВ, что позволяет проводить дифференциальное сравнение между этими двумя штатами с 2020 года.

Чтобы количественно оценить влияние блокировок на смертность в период COVID, мы рассчитываем интегрированную (общую) смертность с поправкой на состояние здоровья на душу населения, D_{карапуз}, за выбранный период времени. Затем мы вычисляем отношение D_{карапуз} для каждой пары состояний, обозначенных R (блокировка, разделенная на неблокировку). Мы используем три различных периода времени, в течение которых мы ожидаем, что D_{карапуз}и R, чтобы зафиксировать последствия мер по блокировке:

D_{малыш, 1}: Сумма за период блокировки состояния блокировки. 
D_{малыш, 2}: Сумма за период «COVID пик 1» (cp1), как определено Rancourt et al. (2021 г.; с 11 по 25 неделю 2020 г.)
D_{малыш, 3}: Сумма за весь период с 11 марта 2020 г. по 31 декабря 2021 г.

На протяжении всей этой статьи мы сообщаем о 95% доверительных интервалах для наших интегрированных, нормализованных по численности населения и с поправкой на состояние здоровья коэффициентов смертности для каждого попарного сравнения состояний изоляции и без изоляции, а также для интегральных показателей смертности с поправкой на состояние здоровья на душу населения. смертность, о которой мы сообщаем. Эти доверительные интервалы рассчитываются в предположении, что доминирующий источник ошибки связан со статистикой подсчета.

Итоги

Наши результаты суммированы на рисунках ниже. 

На рисунках 2, 3 и 4 по оси ординат перечислены все 38 пар состояний блокировки/неблокировки, используемых для сравнения показателей смертности, при этом сначала указывается состояние блокировки, а затем состояние без блокировки. Синие точки показывают точечную оценку отношения R, а соответствующие планки погрешностей показывают 95% доверительный интервал; вертикальная пунктирная линия обозначает единицу. Значения слева от вертикальной линии указывают на случаи, когда в состоянии блокировки было меньше смертей на душу населения с поправкой на состояние здоровья, чем в состоянии без блокировки. Значения справа от линии указывают на то, что в состоянии блокировки было больше смертей на душу населения с поправкой на состояние здоровья, чем в состоянии без блокировки.

Рисунок 2: Скорректированный на состояние здоровья коэффициент ACM (R) на душу населения для каждой соседней пары штатов, перечисленных на оси ординат. Соотношение основано на суммировании всех смертей в каждом штате за период времени, соответствующий пику COVID (3 – 11). Столбики погрешностей показывают 2020% доверительный интервал для отношения каждой пары. Отношения слева от вертикальной линии указывают на то, что в состоянии блокировки произошло меньше смертей, чем в состоянии без блокировки, в то время как отношения справа от вертикальной линии указывают на то, что в штатах с блокировкой произошло больше смертей.

Рисунок 3: Скорректированный на состояние здоровья коэффициент ACM (R) на душу населения для каждой соседней пары штатов, перечисленных на оси ординат. Соотношение основано на суммировании всех смертей в каждом штате за период времени, соответствующий продолжительности блокировки в состоянии блокировки. Столбики погрешностей показывают 95% доверительный интервал для отношения каждой пары. Отношения слева от вертикальной линии указывают на то, что в состоянии блокировки произошло меньше смертей, чем в состоянии без блокировки, в то время как отношения справа от вертикальной линии указывают на то, что в штатах с блокировкой произошло больше смертей.

Рисунок 4: Скорректированный на состояние здоровья коэффициент ACM (R) на душу населения для каждой соседней пары штатов, перечисленных на оси ординат. Соотношение основано на суммировании всех смертей в каждом штате за всю «эпоху COVID» в нашем наборе данных (11 марта 2020 г. — 25 января 2022 г.). Столбики погрешностей показывают 95% доверительный интервал для отношения каждой пары. Отношения слева от вертикальной линии указывают на то, что в состоянии блокировки произошло меньше смертей, чем в состоянии без блокировки, в то время как отношения справа от вертикальной линии указывают на то, что в штатах с блокировкой произошло больше смертей.

Если бы блокировки спасали жизни, то можно было бы ожидать, что большинство коэффициентов ACM (R) были бы меньше единицы. Вместо этого мы видим обратное. Для всех трех периодов интегрирования большинство отношений больше единицы. Для периода cp1 (локдаун, полный) 28 (28, 21) пар имеют коэффициенты ACM (R) больше единицы, в то время как 0 (0, 9) пар имеют коэффициенты меньше единицы, а остальные 10 (10, 8) пары имеют R, неотличимое от единицы при достоверности 95%. 

Таким образом, наш анализ значений R для трех периодов времени, в течение которых ожидается эффект блокировок, показывает, что данные ACM за последние два года не согласуются с гипотезой о том, что блокировки спасли жизни. С другой стороны, наши результаты согласуются с выводом Rancourt et al. (2021), что избыточная смертность в период COVID в США вызвана государственными и медицинскими мерами, а также реакцией на объявленную пандемию.

На рис. 4 показаны интегрированные показатели смертности с поправкой на состояние здоровья на душу населения за 15-недельный период «пика COVID 1» ​​(cp1; недели с 11 по 25 2020 г.) для всех штатов в отдельности (красный цвет) и для той же 15-недельной интеграции. окно в 2019 (синее) и 2018 (зеленое). Здесь штаты упорядочены сверху вниз в порядке убывания средней плотности населения по штатам, которая часто считается фактором распространения инфекционного заболевания. Названия штатов, выделенные пурпурным цветом, соответствуют нашим десяти штатам без блокировки, имеющим баллы строгости блокировки 0 или 1. Названия штатов, выделенные голубым цветом, — это состояния блокировки, которые имеют общую границу с состоянием без блокировки, которые мы использовали в нашем расчете R . 

Значения интегрированной смертности от всех причин с поправкой на состояние здоровья в 15-недельные периоды «cp1» 2019 и 2018 гг. жестко ограничены для всех штатов значением примерно 14 смертей на 10,000 5 (рис. 2019), тогда как соответствующие значения в период COVID сильно различаются от штата к штату: от базового значения 25 года до 10,000 на 15 21 в Нью-Джерси и, как правило, от 10,000 до XNUMX на XNUMX XNUMX. Состояния без блокировки имеют имена на оси Y, окрашенные в пурпурный цвет, в то время как состояния блокировки, используемые в качестве наших сравнений при расчете R, окрашены в голубой цвет. 

На Рисунке 5 показано, что в большинстве наших десяти штатов без карантина интегрированная смертность от всех причин с поправкой на состояние здоровья в 15-недельном cp1 при базовом значении до COVID (2018 и 2019 гг.) составляла примерно 14 на 10,000 2, в то время как в большинстве в штатах с баллами строгости блокировки 3 и XNUMX уровень смертности значительно превышает базовые значения до COVID.

Рисунок 5: Интегрированный ACM с поправкой на состояние здоровья за период cp1 (11 марта — 29 июня 2020 г.; красный цвет) по сравнению с тем же периодом времени в 2019 г. (синий) и 2018 (зеленый). Государства упорядочены сверху вниз по уменьшению плотности населения. фуксин указывает на состояние без блокировки, в то время как голубой обозначает состояния блокировки, которые имеют общую границу с состояниями без блокировки.

Хотя точная оценка избыточной смертности из-за карантина выходит за рамки этой статьи, мы можем сделать приблизительную оценку на основе рисунка 5. В трех самых густонаселенных штатах (Калифорния, Техас, Флорида) наблюдается увеличение периода COVID выше базового уровня. примерно 1 на 10,000. На основе одного календарного года (52 недели) и для населения, равного населению всего США, это соответствовало бы примерно 110,000 97,000 смертей, что можно было бы отнести непосредственно к последствиям введения карантина и которые не произошли бы, если бы режим самоизоляции не применялся. Это значение согласуется с оценкой избыточной смертности в условиях изоляции в XNUMX XNUMX в год на Маллиган и Арно (2022). 

Обсуждение и заключение

Использование карантина для «помещения в карантин» населения Соединенных Штатов в целях контроля за распространением инфекционного заболевания не имеет прецедентов в истории страны. Во время предыдущих пандемий на карантин помещали только больных и немощных, в то время как остальное население жило более или менее в обычном режиме. 

Этот подход «целенаправленной защиты» был рекомендован медицинскими работниками в Декларация Великого Баррингтона в 2020 году, продемонстрировав, что альтернативы изоляции существуют и хорошо понимаются в медицинском сообществе. Еще в 2019 году Всемирная организация здравоохранения отстаивала аналогичный подход в своих рекомендациях по снижению рисков пандемии гриппа, не упоминая о мерах по блокировке для населения в целом (ВОЗ 2019). Действительно, в отчете ВОЗ конкретно говорится, что помещение на карантин лиц, подвергшихся воздействию, «не рекомендуется, поскольку для этой меры нет очевидного обоснования» (см. их Таблицы 1 и 4). Точно так же План действий США по обеспечению готовности к пандемии гриппа не упоминает о блокировках и заявляет, что «…классические меры, направленные на снижение риска заноса и передачи некоторых инфекционных агентов, такие как клинический скрининг и карантин в портах въезда, вряд ли будут эффективными» (Стрикас и др. 2002 г.). 

В своем обзоре доступной литературы о вмешательствах в связи с пандемией гриппа, Инглсби и др. (2006) прямо рекомендуют не применять карантинные меры в случае пандемии гриппа как для больных, так и для здоровых людей, поскольку ожидается, что социальные издержки намного превысят выгоды. Они пришли к выводу: «[О]пыт показал, что сообщества, сталкивающиеся с эпидемиями или другими неблагоприятными событиями, реагируют лучше всего и с наименьшим беспокойством, когда нормальное социальное функционирование сообщества меньше всего нарушено». Эти рекомендации выходят за рамки подготовки к пандемии гриппа и реагирования на нее. В отчете под названием Готовность к пандемии респираторных патогенов с сильным воздействием, авторы приходят к выводу, что карантин является одной из наименее эффективных немедикаментозных мер сдерживания распространения болезни (Центр безопасности здоровья Джона Хопкинса, 2019 г.).

Таким образом, карантинные меры, введенные в 2020 году большинством штатов США, а также многими странами мира, представляли собой беспрецедентный масштабный эксперимент по борьбе с инфекционными заболеваниями. Проанализированные нами данные о смертности от всех причин позволяют нам проверить гипотезу о том, что блокировки спасли жизни во время пандемии COVID. Мы находим, что эти данные несовместимы с этой гипотезой; в штатах с блокировками смертей от всех причин было больше, чем в соседних штатах без блокировок. Поэтому мы приходим к выводу, что этот эксперимент был провалом политики общественного здравоохранения и что меры изоляции не следует использовать во время будущих вспышек заболеваний. 

Наш вывод о том, что смертность от всех причин увеличилась в штатах с карантином, согласуется с выводами Агравал и др. (2021), которые обнаружили статистически значимое увеличение избыточной смертности из-за приказов о самоизоляции в США и 43 странах. Сходным образом, Маллиган и Арно (2022) оценивают 97,000 XNUMX избыточных смертей в год из-за блокировок, при этом избыточная смертность распределяется поровну между всеми возрастными группами взрослых, в отличие от смертей от COVID, которые чаще всего приписываются пожилым людям.

Учитывая сильную связь между введением режима самоизоляции среди населения и повышенной смертностью от всех причин, показанную выше (рис. 2–5), уместно выдвинуть гипотезы о причине или причинах этой связи. 

Очевидно, привилегированные американцы из высшего среднего и профессионального классов не умерли от того, что остались дома. Тем не менее, вполне разумно постулировать, что правила и распоряжения о карантине для всего населения, тем не менее, являются косвенными или установленными законом показателями степени агрессивности (включая оставление), с которой социальные институты в штате отреагировали или отреагировали на объявленную пандемию. Эти учреждения будут включать школы, дома престарелых, больницы, клиники, службы по уходу за инвалидами, детские сады, полицейские службы, семейные и социальные службы и так далее.

Мы предварительно продвигаем это, потому что вполне вероятно, что избыточная смертность, связанная с блокировками, связана с группами людей с особенно высоким риском фатальных последствий от серьезных и негативных сбоев в их жизни и сетях поддержки. Это будет верно независимо от фактической механистической причины смерти, учитывая известную связь между пережитым стрессом и социальной изоляцией, а также тяжестью заболевания и смертностью через воздействие на иммунную систему.Адер и Коэн, 1993 г.; Cohen et al. 1991; Cohen et al. 1997; Cohen et al. 2007; Сапольский 2005; Прендервиль и др., 2015 г.; Дхабхар 2014; Ранкур и др. 2021). Действительно, существует достаточно доказательств того, что блокировки связаны со значительным увеличением безработица и общее ухудшение психического здоровья (например, Джуэлл и др. 2020, Чейслер и др. 2020). 

Данные ACM, доступные на веб-сайте CDC Wonder, не дезагрегированы ни по штатам, ни по демографии, поэтому мы не смогли изучить, какие демографические группы умирали и как они умирали в каждом штате. Однако демографическая информация доступна на национальном уровне, и Маллиган и Арно (2022) обнаружили значительное увеличение избыточной смертности среди людей в возрасте 18–65 лет, то есть в демографической группе, не подверженной высокому риску заражения COVID. 

Кроме того, Ранкур и др. (2021) обнаружили, что временное и пространственное распределение смертности от всех причин в период пандемии не соответствует последствиям вирусного респираторного заболевания. Они обнаружили доказательства того, что многие дополнительные случаи смерти во время пандемии были вызваны ошибочно диагностированными инфекциями бактериальной пневмонии, что, вероятно, усугубилось сбоями в системе здравоохранения США.

Таким образом, существуют веские доказательства, подтверждающие гипотезу о том, что блокировки вызвали внезапное и серьезное стрессовое бремя для уязвимых демографических групп в США, что привело к значительному увеличению смертности в тех штатах, которые использовали блокировки в качестве мер по борьбе с болезнями.

Это резюме взято из более масштабное исследование авторов.