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miedo a un planeta microbiano

Caída de los expertos

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En julio de 2020, me animó una entrevista de Freddie Sayers en desmantelar con Anders Tegnell, el arquitecto de la respuesta COVID de Suecia. La entrevista estuvo llena de declaraciones matizadas y de sentido común por parte de Tegnell. Por ejemplo, señaló la falta de evidencia y precedentes para los bloqueos draconianos y su potencial para causar enormes daños colaterales:

“Por supuesto que estamos tratando de mantener las tasas de mortalidad lo más bajas posible, pero al mismo tiempo tenemos que analizar las medidas draconianas de las que habla. ¿Van a producir aún más muertes por otros medios que no sean la propia enfermedad? De alguna manera tenemos que tener la discusión de lo que realmente estamos tratando de lograr. ¿Es mejor para la salud pública en su conjunto? ¿O está tratando de suprimir el Covid-19 tanto como sea posible? Porque deshacerse de él no creo que vaya a suceder: sucedió por un corto tiempo en Nueva Zelanda y tal vez Islandia y ese tipo de países podrían mantenerlo alejado, pero con el mundo global que tenemos hoy, manteniendo una enfermedad como esta nunca ha sido posible en el pasado y sería aún más sorprendente si fuera posible en el futuro”.

Aún más impresionante fue la humildad de Tegnell. Varias veces durante la entrevista dijo “no sabemos”, y calificó muchas de sus respuestas con términos inciertos como “parece” y “podría”. Pensé que eso era exactamente lo que los expertos deberían haber estado haciendo todo el tiempo, comunicar matices e incluso incertidumbre a un público aterrorizado. O eso no estaba sucediendo en absoluto, o los medios estaban filtrando todos los matices y la incertidumbre que cualquier experto podría ofrecer y simplemente terminaron con una fatalidad segura.

Le envié un enlace a la entrevista a mi hermana, a quien describo en mi libro. Miedo a un planeta microbiano como germófobo. Obviamente, estaba preocupada por contraer el virus desde el principio, pero recientemente había mostrado cierto escepticismo saludable sobre el pesimismo que estaba viendo en las noticias. Curiosamente, ella respondió con “Lo único que no me gusta, pero es la verdad, es que sigue diciendo 'no sabemos'. Eso es lo que me asusta, es la parte de 'no sé' de todo esto”. La humildad y la incertidumbre mostradas en la entrevista me habían reconfortado, pero para mi hermana tuvo el efecto contrario.

Cuanto más lo pensaba, más me daba cuenta de que yo era un caso atípico. La mayoría de las personas no quieren matices ni incertidumbre cuando tienen miedo. Quieren saber que hay expertos que saben todo lo que va a pasar y cómo detenerlo. Quieren saber que todo riesgo de enfermedad y muerte puede eliminarse con contramedidas simples y sostenibles, y están bastante dispuestos a sacrificar muchas de sus libertades, incluso por una ilusión de control. Muchos expertos y los medios que los promocionan están perfectamente felices de vender esa ilusión cuando el público está comprando frenéticamente.

Debido a que los expertos fracasaron tan miserablemente en estar a la altura del pensamiento mágico del público y de los medios durante los últimos tres años, la palabra “experto” ha perdido mucho de su significado, y eso no es necesariamente algo malo. Los expertos son terribles en las predicciones y no tienen mucho conocimiento fuera de sus campos de interés, a menudo limitados. En una situación tan compleja como una pandemia, no habrá ninguna persona que tenga un conocimiento profundo de lo que sucede en un momento dado, y mucho menos la capacidad de predecir lo que sucederá a continuación. Es como pedirle al director ejecutivo de un fabricante de automóviles que construya un automóvil desde cero: es casi imposible porque requiere los esfuerzos coordinados de cientos de personas que se especializan en la construcción de cada pieza y el ensamblaje del producto terminado. Ni siquiera un CEO podría realizar cada paso.

En el Capítulo 11 de mi libro, explico por qué los expertos no son muy buenos en las predicciones y no tienen tanto conocimiento fuera de sus campos como esperamos de ellos:

En los primeros días de la pandemia, la cantidad de "expertos" en coronavirus era limitada y había mucha competencia por los pocos que podrían haber calificado en los círculos de los medios. Uno de los expertos incuestionables fue mi antiguo asesor de doctorado, el Dr. Stanley Perlman, coronavirólogo/inmunólogo de la Universidad de Iowa. Stan había entrado en el mundo de la investigación del coronavirus humano después de que el brote de SARS1 pusiera el foco de atención inesperadamente en los coronavirus humanos. Había ayudado a iniciar un laboratorio BSL3 en Iowa y comenzó a trabajar en la infección por SARS1 en ratones, al mismo tiempo que prestaba atención a otros coronavirus con potencial para causar enfermedades graves, como el virus respiratorio de Oriente Medio o MERS. 

Cuando solo se habían confirmado dos casos de infección por SARS-CoV-2 en los Estados Unidos, una estación de televisión de Iowa buscó a Stan para una predicción sobre cómo los Estados Unidos se verían afectados por el nuevo virus. La gente ya estaba viendo historias de terror de China, que acababa de cerrar el día anterior. Querían un poco de tranquilidad. Pensando en cómo se había contenido el SARS1 en el transcurso de varios meses en 2003, Stan le dijo al reportero pensó que Iowa nunca vería un caso. Obviamente, esa predicción no envejeció bien. 

Dos años más tarde, cuando le pregunté sobre sus primeros recuerdos, mencionó esa entrevista: “El mayor error que cometí en mi impresión inicial es que el número de casos estaba aumentando, pero pensé que todavía era consistente con SARS y MERS. como propagación, mientras que en su mayoría tracto respiratorio inferior. Entonces, al principio pensé que esto iba a ser como el SARS1 y el MERS y que la cuarentena funcionaría. Y en cinco semanas sabíamos que eso no iba a funcionar. Cuando se le hace esa pregunta como experto, realmente tiene que caminar por la línea y, al no estar realmente seguro de dónde se encuentra con dos casos, dice: "Bueno, creo que todos tenemos que estar realmente preocupados porque parece ser extendiéndose rápidamente”, cuando en realidad no había tanta evidencia de eso o dices: “Bueno, son solo dos casos”. Y opté por decir: "Son solo dos casos, y creo que deberíamos ver cómo se desarrolla". No solo la mayoría de las personas no tenían idea de cómo se comportaría el SARS-CoV-2, sino que los expertos como Stan tampoco lo sabían. Su experiencia fue realmente problemática en un momento tan temprano. 

Los expertos generalmente son terribles para hacer pronósticos, como lo demuestra el psicólogo y autor Philip Tetlock en su libro de 2005. Juicio político experto. En el estudio de Tetlock, cuando se pidió a 284 expertos que hicieran 27,451 predicciones en áreas relevantes para su experiencia, los resultados fueron un fiasco total. Cuando se enfrentaron a "diletantes, chimpancés que lanzan dardos y una variedad de algoritmos de extrapolación", los expertos no se desempeñaron mejor que ninguno de ellos. No eran más precisos en los pronósticos que la persona promedio. Sin embargo, hubo algunas personas que demostraron ser mejores en los pronósticos, pero no eran lo que tradicionalmente se etiquetaría como "expertos". En cambio, los pronosticadores más precisos tendían a ser más completos, menos ideológicos y más dispuestos a desafiar sus propias suposiciones. Por el contrario, los expertos simplemente asumieron que lo sabían todo y estaban tanto equivocados como acertados. 

Las predicciones tremendamente inexactas de muchos expertos y modelos de predicción de pandemias sólo confirmó las conclusiones de Tetlock. Los expertos se equivocaron repetidamente en todas las direcciones. El epidemiólogo de enfermedades infecciosas John Ioannidis, uno de los científicos más citados de todos los tiempos, le dijo a la personalidad de CNN Fareed Zakaria en abril de 2020: "Si tuviera que hacer una estimación informada basada en los datos de prueba limitados que tenemos, diría que COVID -19 resultará en menos de 40,000 muertes esta temporada en los EE. UU.” Para el 18 de junio de 2020, la cantidad estimada de muertes en los EE. El premio Nobel y profesor de Stanford Michael Levitt desarrolló modelos que usó para reclamo que el virus ya estaba alcanzando su punto máximo a fines de marzo de 2020. A fines de julio, Levitt predijo que la pandemia terminaría en los EE. UU. a fines de agosto, con menos de 170,000 muertes. En su lugar, el número era de alrededor de 180,000 a fines de agosto y aumentaba constantemente. 

Y eso fue solo los "minimizadores" de COVID. Muchos "maximizadores" de COVID estaban igualmente equivocados, pero eran a los que los líderes estaban prestando atención. El 27 de marzo de 2020, el Dr. Ezekiel Emanuel, presidente del departamento de ética médica de la Universidad de Pensilvania, predijo 100 millones de casos de COVID-19 en los EE. UU. en solo cuatro semanas. Cuatro semanas después, el 27 de abril de 2020 había un millón de casos confirmados. El infame modelo del Imperial College, desarrollado por el profesor Neil Ferguson y sus colegas, pronosticó más de 2 millones de muertes en EE. UU. dentro de tres meses del inicio de la pandemia. Este fue un modelo enormemente influyente, ya que la coordinadora de respuesta al coronavirus de la Casa Blanca, Deborah Birx, admitió que se utilizó para promover cierres en todo el país en su libro de 2022. Invasión silenciosa

En lugar de un colapso total del sistema de salud de EE. UU., tres meses después, en junio, hubo ~109,000 24 muertes. Los modelos IHME igualmente influyentes predijeron un aumento masivo y abrumador de pacientes que requerían camas de hospital y ventiladores. El gobernador de Nueva York, Andrew Cuomo, dijo el XNUMX de marzo que el estado podría necesitar hasta 140,000 camas de hospital (de 53,000 disponibles), con 40,000 camas de UCI necesarias. Solo dos semanas después, con los casos disminuyendo rápidamente, solo Se habían reportado 18,569 hospitalizaciones. Aunque varios hospitales alcanzaron o excedieron su capacidad durante los aumentos repentinos en Nueva York y Nueva Jersey, muchos permanecieron casi vacíos, y algunos incluso despidieron personal. Dos meses más tarde, después de que quedó claro que el aumento previsto no se iba a materializar, Cuomo admitió que la información que recibió de los expertos fue terrible, “Todos los primeros expertos nacionales. Aquí está mi modelo de proyección. Aquí está mi modelo de proyección. Todos estaban equivocados. Todos estaban equivocados”.

Una vez que los estados de EE. UU. comenzaron a reabrir, los modelos nuevamente predijeron erróneamente un resurgimiento masivo de COVID. La reapertura de Georgia fue criticada en la prensa como un “Experimento en Sacrificio Humano.” Un modelo desarrollado por investigadores del Hospital General de Massachusetts en Boston predijo que incluso un levantamiento gradual de las restricciones en la fecha prevista del 27 de abril resultaría en más de 23,000 muertes, mientras que mantener las restricciones actuales hasta julio resultaría en ~2,000 muertes. Mantener las restricciones no fue lo que recomendaron los modeladores, ya que los resultados adicionales mostraron que un bloqueo más estricto de 4 semanas tendría el mejor resultado. 

Nada de eso sucedió ni remotamente. Un mes después de la reapertura de Georgia, en lugar de 23,000 muertes, 896 fueron registrados. Georgia no fue un ejemplo aislado. En todo EE. UU., se predijo que los estados que reabrieron tendrían aumentos repentinos de casos que rara vez se materializaron en el período de tiempo previsto. “Solo espera dos semanas y verás”, dirían los maximizadores, hasta la saciedad. Cuando pasaron dos semanas o más, los maximizadores explicarían la discrepancia señalando que los pronósticos apocalípticos se hicieron para mostrar lo que sucedería si no hubiera bloqueos, restricciones o mandatos. Por lo tanto, el resultado podría explicarse fácilmente por "Podría haber sido mucho peor sin la acción del gobierno". 

Había un problema enorme y evidente que los maximizadores tenían que ignorar para presentar ese argumento, arraigado en el hecho de que no todos los países o estados respondieron a la amenaza de la pandemia con bloqueos y mandatos. Suecia no cerró ni cerró las escuelas primarias: las medidas de mitigación forzadas se limitaron a reuniones de más de 50 personas y otras fueron en su mayoría voluntarias, y el gobierno enfatizó la responsabilidad personal sobre la coerción. Cuando un equipo de investigadores suecos aplicó el modelo del Imperial College a Suecia, el resultado predijo ~96,000 muertes por propagación no mitigada. Los propios números de Imperial para Suecia estuvieron muy cerca, superando las 90,000 muertes. Incluso con los cierres y otras medidas de mitigación forzadas, el modelo todavía predijo más de la mitad de ese número, con 40-42,000 muertes. Sin embargo, en respuesta a las modestas restricciones que se instituyeron, el virus se negó a seguir los modelos maximizadores y En cambio, Suecia sufrió 13,000 muertes por COVID en el primer año de la pandemia.. Esto fue menos de la mitad de lo que se proyectó, incluso con cierres completos al estilo de Imperial College, mucho menos de lo que se proyectó si no hicieran nada en absoluto. 

En retrospectiva, está muy claro que los números no reemplazan los argumentos, sin embargo, así es exactamente como se vieron las predicciones al principio de la pandemia. Para los maximizadores, las predicciones cataclísmicas generadas por modelos y expertos sirvieron para promover bloqueos, mandatos y cambios de comportamiento: asustaron a la gente y los obligaron a quedarse en casa y lejos de los demás. Simplemente no importaba si las predicciones eran correctas, los fines estaban justificados por los medios. Para los minimizadores, los números grandes solo aumentaron el potencial de daños colaterales, porque sabían que cuanto mayor sea el número, se aceptarán restricciones más draconianas. Por lo tanto, menos catastrofismo resultaría en decisiones menos apresuradas y dañinas por parte de los líderes. En última instancia, ambos grupos tenían razón y estaban equivocados. La mortalidad por COVID fue alta en los Estados Unidos, con más de un millón de muertes registradas, pero sucedió en el transcurso de dos años y a través de varias oleadas que pocos predijeron. 

En lugar de discutir sobre números, los argumentos principales deberían haberse centrado en lo que se podría hacer para minimizar el daño de una pandemia mundial sin causar más daños colaterales. Los argumentos fueron unilaterales: los maximizadores ganaron en muchos lugares, no a través de debates sobre evidencia, sino atacando y censurando a su oposición y vendiendo ilusiones de control y consenso a un público asustado.

La pandemia abrió el telón para exponer la locura de la adoración experta. Los expertos son tan falibles y propensos a los sesgos, el pensamiento grupal tóxico y la influencia política como cualquier otra persona. Este reconocimiento podría inquietar a la gente. Sin embargo, también debería forzar un sentido de responsabilidad para buscar la verdad a pesar de lo que digan los expertos, y eso es algo bueno.

Reeditado del autor Substack



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Autor

  • steve templeton

    Steve Templeton, académico principal del Instituto Brownstone, es profesor asociado de Microbiología e Inmunología en la Facultad de Medicina de la Universidad de Indiana - Terre Haute. Su investigación se centra en las respuestas inmunitarias a patógenos fúngicos oportunistas. También se desempeñó en el Comité de Integridad de Salud Pública del gobernador Ron DeSantis y fue coautor de "Preguntas para una comisión COVID-19", un documento proporcionado a los miembros de un comité del Congreso centrado en la respuesta a la pandemia.

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