Ek verwelkom Eyal Shahar se versoek om heroorweging van Covid-entstofvraestelle. Trouens, ek het lank begin voordat Eyal die fluitjie geblaas het – selfs voordat die entstowwe verskyn het.
Aan die einde van die verskriklike jaar 2020, 'n hoogs invloedryke dokument verskyn in WetenskapDit het opslae in groot media-afsetpunte regoor die wêreld gemaak. Die koerant, getiteld "Afleiding van die doeltreffendheid van regeringsintervensies teen COVID-19," is gou deur regerings regoor die wêreld gebruik om hul toenemend outoritêre beleide te regverdig.
Dit het my aandag getrek omdat die laaste outeur die Tsjeggiese wiskundige Jan Kulveit was. Saam met my twee kollegas, Ondřej Vencálek en Jakub Dostál, het ons die volgende antwoord geskryf:
"Alle modelle is verkeerd, maar sommige is nuttig“ lui ’n bekende gesegde wat gewoonlik aan George Box toegeskryf word. Vandag sou hy dalk sê dat alle modelle verkeerd is, en sommige selfs gevaarlik. Dit is na ons mening die geval met die studie.”Afleiding van die doeltreffendheid van regeringsintervensies teen COVID-19"1 wat in verskyn het Wetenskap en het wydverspreide aandag regoor die wêreld ontvang.
Die studie het ten doel om die doeltreffendheid van nie-farmaseutiese intervensies (NPI's) in die beheer van die Covid-19-pandemie te verstaan. Die outeurs analiseer data oor die totale gevalletellings en sterftesyfers van 41 (meestal Europese) lande tussen Januarie en die einde van Mei 2020. Hulle lewer 'n skatting van die gevolge van 8 verskillende NPI's (soos die beperking van byeenkomste van mense, die sluiting van skole, ens.) wat in baie lande gedurende die bestudeerde periode geïmplementeer is. Die effek van elke NPI word gekwantifiseer deur die vermindering in die infeksie-reproduksiegetal R ten tyde van die instelling van die NPI in die betrokke land.
Die resultate is wyd verwelkom omdat dit blyk te wys dat al die NPI's oor die algemeen werk, en die effekgroottes lyk asof dit ooreenstem met gesonde verstand (bv. hoe meer jy byeenkomste beperk, hoe groter vermindering van R verkry jy). Regerings regoor die wêreld sal baie bly wees om te hoor dat die beperkings wat hulle ingestel het, geregverdig was. Maar was hulle?
Trouens, ons weet nie, en hierdie studie help ons nie om uit te vind nie. Ons argumenteer dat daar 'n fatale fout in die model is wat dit nutteloos maak. As ons na die enigste vergelyking in die hoofteks van die artikel kyk (sien die afdeling "Kort modelbeskrywing"), sien ons dat die outeurs aanvaar die onderliggende (onwaarneembare) basiese reproduksiegetal R0,c om te wees konstant in tyd vir elke land. Hierdie basiese reproduksiegetal word dan vermenigvuldig met die effekte van die NPI's en dit word by die data aangepas. Dus die model neem aan dat enige verandering in die dinamika van die epidemie te wyte is aan die NPI'sDit is misleidend omdat dit sirkelvormig is. As jy die gevolge van 'n intervensie wil kwantifiseer, kan jy nie aanvaar dat al die waargenome gevolge te wyte is aan die intervensie self nie.
Ook hierdie aanname van konstante R0,c dui aan waarom die outeurs gekies het om op te hou met modellering sodra enige NPI opgehef word. Die NPI's word gewoonlik opgehef soos die epidemie afneem. Dus is die NPI's teenwoordig wanneer R hoog is, en hulle is afwesig wanneer R laag is. Met data van 'n langer tydsinterval (insluitend die somerperiode van lae prevalensie en ontspanne NPI's), sou die eenvoudige model wat die outeurs gebruik het, leer 'n negatiewe effek – dat NPI's die epidemie versnel. Dit was duidelik ongewens, daarom het die outeurs gekies om nie die data van die somer te gebruik om die model te pas nie. So 'n modelleringsstrategie is hoogs twyfelagtig.
Om ons punt heeltemal duidelik te maak, het ons die volgende eksperiment uitgevoer. Ons het die oorspronklike datastel geneem2 en het 'n nuwe NPI uitgevind wat nooit bestaan het nie. Kom ons sê dat vanaf die instelling van hierdie nuwe NPI, elke burger verplig was om 'n T-hemp met 'n "Stop-Covid"-inskripsie te dra, totdat hierdie NPI opgehef is.
Ons het 'n ewekansige datum uniform getrek uit die tydperk waaroor 'n spesifieke land gemodelleer is, en hierdie T-hemp NPI op die data "opgelê" (sien verwysing [3] vir die oorspronklike datastel met die T-hemp NPI bygevoeg). Ons het in elk geval nie die aantal gevalle en sterftes verander nie. So 'n NPI het nooit bestaan nie en daarom kon dit geen effek gehad het nie. Ons het toe die oorspronklike model uitgevoer (sien verwysing [4] vir die skakel na GitHub na die weergawe wat ons gebruik het) sonder om enige parameters aan te raak. Die resultaat word in Figuur 1 getoon. Die T-hemde het amper die pandemie laat verdwyn!
Hoe is dit moontlik? Elke epidemie het sy intrinsieke dinamika. Die eenvoudigste SIR-model produseer 'n enkele piek in die aantal aktiewe gevalle. As ons so 'n piek met 'n eenvoudige eksponensiële funksie wil reproduseer (wat die outeurs doen), dan is die koëffisiënt in die eksponent (d.w.s. die empiriese reproduksienommer) moet verminder in tyd vanaf die begin van die eerste golf. Dus, as ons aanneem dat 'n effek op die reproduksiegetal is te wyte aan NPI's, die model kan niks anders produseer as om 'n toe te ken nie positiewe effek (d.w.s. 'n vermindering in R) op enige NPI. Selfs op 'n nie-bestaande een, soos ons getoon het.
Dus, na ons mening is die model misleidend en baie gevaarlik, want dit kan deur die regerings gebruik word om terugwerkend te regverdig. 'n NPI wat hulle gekies het om op die mense af te dwing. Ons beweer nie dat sommige/al die NPI's nie 'n positiewe effek gehad het nie. Ons sê net dat hierdie model geen manier is om uit te vind nie.
Figuur 1Om 'n "Stop-Covid" T-hemp te dra, laat die pandemie verdwyn.
Ons het ons reaksie as 'n brief aan die redakteur gestuur van WetenskapDie antwoord het teruggekom: hulle was baie jammer, maar hulle kon nie ons brief publiseer nie. Hulle het nie gesê hoekom nie.
So ek het hul eie "missieverklaring" gekopieer en in 'n e-pos geplak - iets soos "Die Science-familie van tydskrifte bevorder die AAAS-doelwit om kommunikasie tussen wetenskaplikes, ingenieurs en die publiek te verbeter."Ek het hulle daaraan herinner dat geen kommunikasie ooit verbeter is deur afwykende stemme te sensureer nie."
Uiteindelik het hulle ons genadiglik toegelaat om ons antwoord as 'n e-brief te plaas, versteek agter die aanvullende materiaal van die oorspronklike artikel. Die e-brief kan nie aangehaal word nie, laat nie syfers toe nie en sal nie in enige soektog verskyn nie.
Ons het 'n Tsjeggiese weergawe van ons reaksie onder die titel gepubliseer “Werk die pandemie-inperkingsmaatreëls? Ja, Minister!” op die webwerf van die Tsjeggiese Statistiese Vereniging. Dit het ons 'n o-so-beleefde brief van die outeur besorg – en 'n stil verbod in die hoofstroommedia.
So dis dit. Het jy enige beter Covid-oorsigstories?
Verwysings
- JM Brauner et al., Wetenskap, 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 doseer toegepaste wiskunde aan die Palacky Universiteit, Tsjeggiese Republiek. Sy agtergrond is in wiskundige modellering en datawetenskap. Hy is 'n medestigter van die Vereniging van Mikrobioloë, Immunoloë en Statistici (SMIS) wat die Tsjeggiese publiek van data-gebaseerde en eerlike inligting oor die koronavirus-epidemie voorsien. Hy is ook 'n medestigter van 'n "samizdat"-joernaal dZurnal wat fokus op die blootlegging van wetenskaplike wangedrag in die Tsjeggiese wetenskap.
Kyk na alle plasings
