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Doy la bienvenida a Eyal Shahar solicitar una nueva revisión de los artículos sobre la vacuna contra la COVID-19. De hecho, empecé mucho antes de que Eyal diera la alarma, incluso antes de que aparecieran las vacunas.
Al final del terrible año 2020, un artículo muy influyente aparecido en Ciencias:Fue noticia en los principales medios de comunicación del mundo. El artículo, titulado “Inferir la efectividad de las intervenciones gubernamentales contra la COVID-19” Pronto fue utilizado por los gobiernos de todo el mundo para justificar sus políticas cada vez más autoritarias.
Me llamó la atención porque el último autor fue el matemático checo Jan Kulveit. Junto con mis dos colegas, Ondřej Vencálek y Jakub Dostál, escribimos la siguiente respuesta:
"Todos los modelos son erróneos, pero algunos son útilesDice un dicho famoso que suele atribuirse a George Box. Hoy en día, quizás diría que todos los modelos son erróneos, y algunos incluso peligrosos. En nuestra opinión, esto es cierto en el caso del estudio.Inferir la efectividad de las intervenciones gubernamentales contra la COVID-19"1 que apareció en Ciencias: y recibió amplia atención en todo el mundo.
El estudio busca comprender la efectividad de las intervenciones no farmacéuticas (INF) en el control de la pandemia de COVID-19. Los autores analizan datos sobre el total de casos y fallecimientos de 41 países (principalmente europeos) entre enero y finales de mayo de 2020. Elaboran una estimación de los efectos de ocho INF diferentes (como la limitación de reuniones, el cierre de escuelas, etc.) implementadas en numerosos países durante el período estudiado. El efecto de cada INF se cuantifica mediante la reducción del número de reproducción de la infección R en el momento de su imposición en el país respectivo.
Los resultados han sido ampliamente acogidos, ya que parecen demostrar que todas las NPI funcionan en general, y la magnitud del efecto parece coincidir con el sentido común (por ejemplo, cuanto más se restringen las reuniones, mayor es la reducción de R). Los gobiernos de todo el mundo estarán encantados de saber que las restricciones impuestas estaban justificadas. Pero ¿lo estaban?
De hecho, no lo sabemos, y este estudio no nos ayuda a averiguarlo. Argumentamos que el modelo tiene una falla fatal que lo vuelve inútil. Al examinar la única ecuación del cuerpo del artículo (véase la sección «Breve descripción del modelo»), observamos que los autores asumir el número básico de reproducción subyacente (no observable) R0, c sea constante en el tiempo Para cada país. Esta cifra básica de reproducción se multiplica por los efectos de las NPI y se ajusta a los datos. Por lo tanto, el modelo Supone que cualquier cambio en la dinámica de la epidemia se debe a las NPIEsto es engañoso porque es circular. Si se desea cuantificar los efectos de una intervención, no se puede asumir que todos los efectos observados se deben a la propia intervención.
Además, esta suposición de R constante0, c Sugiere por qué los autores decidieron detener el modelado una vez que se elimina cualquier NPI. Los NPI suelen eliminarse a medida que la epidemia disminuye. Por lo tanto, los NPI están presentes cuando R es alto y están ausentes cuando R es bajo. Con datos de un intervalo de tiempo más largo (incluido el período de verano de baja prevalencia y NPI relajados), el modelo simple que utilizaron los autores aprendería... negativas Efecto: que las NPI aceleran la epidemia. Esto era claramente indeseable, por lo que los autores optaron por no utilizar los datos del verano para ajustar el modelo. Esta estrategia de modelado es muy cuestionable.
Para aclarar completamente nuestro punto, realizamos el siguiente experimento. Tomamos el conjunto de datos original.2 e inventó un nuevo NPI que nunca existió. Digamos que, desde su imposición, cada ciudadano debía llevar una camiseta con la inscripción "Stop-Covid", hasta su derogación.
Extrajimos una fecha aleatoria uniforme del período modelado de un país en particular e impusimos este NPI de camisetas a los datos (véase la referencia [3] para el conjunto de datos original con el NPI de camisetas añadido). De todos modos, no modificamos el número de casos ni de muertes. Dicho NPI nunca existió, por lo que no pudo haber tenido ningún efecto. A continuación, ejecutamos el modelo original (véase la referencia [4] para el enlace a GitHub de la versión que utilizamos) sin modificar ningún parámetro. El resultado se muestra en la Figura 1. ¡Las camisetas casi hicieron desaparecer la pandemia!
¿Cómo es posible? Cada epidemia tiene su dinámica intrínseca. El modelo SIR más simple produce un único pico en el número de casos activos. Si queremos reproducir dicho pico con una función exponencial simple (que es lo que hacen los autores), el coeficiente del exponente (es decir, el empírico número de reproducción) debe disminuir en el tiempo desde el comienzo de la primera ola. Por lo tanto, suponiendo que cualquier El efecto sobre el número de reproducción se debe a los NPI, el modelo no puede producir nada más que asignar un positivo efecto (es decir, una reducción de R) en cualquier NPI. Incluso en uno inexistente, como hemos demostrado.
Por lo tanto, en nuestra opinión, el modelo es engañoso y muy peligroso, porque puede ser utilizado por los gobiernos para justificar retrospectivamente cualquier La NPI que decidieron imponer a la población. No afirmamos que algunas o todas las NPI no hayan tenido un efecto positivo. Solo decimos que este modelo no permite averiguarlo.
Figura 1 y XNUMXUsar una camiseta de “Stop-Covid” hace que la pandemia desaparezca.
Enviamos nuestra respuesta como carta al editor de Ciencias:Recibimos la respuesta: lo lamentaban mucho, pero no podían publicar nuestra carta. No explicaron por qué.
Así que copié y pegué su propia “declaración de misión” en un correo electrónico, algo así como “La familia de revistas Science promueve el objetivo de la AAAS de mejorar la comunicación entre científicos, ingenieros y el público.”Les recordé que ninguna comunicación jamás ha mejorado censurando las voces disidentes.
Finalmente, nos permitieron amablemente publicar nuestra respuesta como carta electrónica, oculta tras el material complementario del artículo original. La carta electrónica no se puede citar, no admite figuras y no aparecerá en ninguna búsqueda.
Publicamos una versión checa de nuestra respuesta bajo el título ¿Funcionan las medidas de contención de la pandemia? ¡Sí, señor Ministro! En el sitio web de la Sociedad Checa de Estadística. Nos valió una carta muy amable del autor y una prohibición discreta en los principales medios de comunicación.
Bueno, eso es todo. ¿Tienes alguna mejor reseña sobre la COVID?
Referencias
- JM Brauner y otros, Science, 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
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Tomas Fürst es profesor de matemáticas aplicadas en la Universidad Palacky (República Checa). Tiene formación en modelado matemático y ciencia de datos. Es cofundador de la Asociación de Microbiólogos, Inmunólogos y Estadísticos (SMIS), que ofrece al público checo información veraz y basada en datos sobre la epidemia del coronavirus. También es cofundador de la revista "samizdat" dZurnal, que se centra en desenmascarar la mala conducta científica en la ciencia checa.
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