PAYLAŞ | YAZDIR | E-POSTA
Eyal Shahar'ın yeniden inceleme çağrısı Covid aşısı makaleleri. Aslında, Eyal'in ihbarından çok önce, hatta aşılar ortaya çıkmadan önce başlamıştım.
Korkunç 2020 yılının sonunda, son derece etkili bir makale ortaya çıkan Bilim. Dünya çapındaki önemli medya kuruluşlarında manşetlere taşındı. "COVID-19'a karşı hükümet müdahalelerinin etkinliğinin çıkarılması" Kısa sürede dünya çapındaki hükümetler tarafından giderek otoriterleşen politikalarını meşrulaştırmak için kullanıldı.
Son yazarın Çek matematikçi Jan Kulveit olması dikkatimi çekti. İki meslektaşım Ondřej Vencálek ve Jakub Dostál ile birlikte şu yanıtı yazdık:
"Tüm modeller yanlıştır, ancak bazıları faydalıdır"Genellikle George Box'a atfedilen ünlü bir söz vardır. Bugün olsa, belki de tüm modellerin yanlış olduğunu, hatta bazılarının tehlikeli olduğunu söylerdi. Bizim görüşümüze göre, bu çalışma için de durum böyledir."COVID-19'a karşı hükümet müdahalelerinin etkinliğinin çıkarılmasıbaşlıklı bir kılavuz yayınladı1 ortaya çıktı Bilim ve dünya çapında geniş yankı buldu.
Çalışma, Covid-19 pandemisinin kontrolünde ilaç dışı müdahalelerin (NPI) etkinliğini anlamayı amaçlamaktadır. Yazarlar, Ocak ile Mayıs 2020 sonu arasında 41 (çoğunlukla Avrupa) ülkedeki toplam vaka ve ölüm sayılarına ilişkin verileri analiz etmektedir. Çalışma kapsamında, incelenen dönemde birçok ülkede uygulanan 8 farklı NPI'nin (insanların bir araya gelmesini sınırlamak, okulları kapatmak vb.) etkilerine ilişkin bir tahmin üretmektedirler. Her bir NPI'nin etkisi, ilgili ülkede NPI'nin uygulanması sırasında enfeksiyon üreme sayısındaki R azalma ile ölçülmektedir.
Sonuçlar, tüm NPI'ların genel olarak işe yaradığını ve etki büyüklüklerinin genel kanıya uygun olduğunu gösterdiği için büyük beğeni topladı (örneğin, toplanmaları ne kadar kısıtlarsanız, R'de o kadar büyük bir azalma elde edersiniz). Dünya genelindeki hükümetler, uyguladıkları kısıtlamaların haklı olduğunu duymaktan çok mutlu olacaklardır. Peki ya haklılar mıydı?
Aslında bilmiyoruz ve bu çalışma da bunu bulmamıza yardımcı olmuyor. Modelde onu işe yaramaz kılan ölümcül bir kusur olduğunu savunuyoruz. Makalenin gövdesindeki tek denkleme baktığımızda (bkz. "Kısa model açıklaması" bölümü), yazarların üstlenmek temel (gözlemlenemeyen) üreme sayısı R0,c olduğu zaman içinde sabit Her ülke için. Bu temel üreme sayısı daha sonra NPI'ların etkileriyle çarpılır ve bu verilerle eşleştirilir. Böylece model, Salgının dinamiğindeki herhangi bir değişikliğin NPI'lerden kaynaklandığını varsayarBu yanıltıcıdır çünkü döngüseldir. Bir müdahalenin etkilerini ölçmek istiyorsanız, gözlemlenen tüm etkilerin müdahalenin kendisinden kaynaklandığını varsayamazsınız.
Ayrıca, sabit R varsayımı0,c Yazarların herhangi bir NPI kaldırıldıktan sonra modellemeyi neden durdurmayı seçtiklerini açıklıyor. NPI'ler genellikle salgın azaldıkça kaldırılır. Dolayısıyla, NPI'ler R yüksek olduğunda mevcutken, düşük olduğunda mevcut değildir. Daha uzun bir zaman aralığından (düşük yaygınlık ve NPI'lerin azaldığı yaz dönemi dahil) elde edilen verilerle, yazarların kullandığı basit model, negatif Etkisi – NPI'lerin salgını hızlandırması. Bu açıkça istenmeyen bir durumdu, bu yüzden yazarlar modeli uygulamak için yaz verilerini kullanmamayı tercih ettiler. Böyle bir modelleme stratejisi oldukça şüphelidir.
Konuyu tamamen açıklığa kavuşturmak için aşağıdaki deneyi gerçekleştirdik. Orijinal veri setini aldık.2 ve hiç var olmayan yeni bir NPI icat etti. Diyelim ki bu yeni NPI'nin uygulanmasından itibaren, bu NPI kaldırılıncaya kadar her vatandaşın üzerinde "Stop-Covid" yazılı bir tişört giymesi zorunlu tutuldu.
Belirli bir ülkenin modellendiği dönemden rastgele bir tarih seçip bu tişört NPI'sini verilere "dayattık" (Tişört NPI'sinin eklendiği orijinal veri seti için [3] numaralı kaynağa bakın). Vaka ve ölüm sayılarını değiştirmedik. Böyle bir NPI hiçbir zaman var olmadı ve bu nedenle herhangi bir etkisi olamazdı. Ardından, hiçbir parametreye dokunmadan orijinal modeli çalıştırdık (kullandığımız sürümün GitHub bağlantısı için [4] numaralı kaynağa bakın). Sonuç Şekil 1'de gösterilmiştir. Tişörtler neredeyse pandemiyi yok ediyordu!
Bu nasıl mümkün olabilir? Her salgının kendine özgü dinamikleri vardır. En basit SIR modeli, aktif vaka sayısında tek bir tepe noktası üretir. Böyle bir tepe noktasını basit bir üstel fonksiyonla (ki yazarların yaptığı da budur) yeniden üretmek istiyorsak, üstel katsayı (yani deneysel üreme numarası) olmalıdır azaltmak ilk dalganın başlangıcından itibaren zaman içinde. Dolayısıyla, şunu varsayarsak herhangi Üreme sayısı üzerindeki etki NPI'lardan kaynaklanıyorsa, model bir atamadan başka bir şey üretemez pozitif Herhangi bir NPI'ye (yani R'de bir azalma) bir etki (yani R'de bir azalma) sağlayabiliriz. Gösterdiğimiz gibi, var olmayan bir NPI'ye bile.
Bu nedenle, bizim görüşümüze göre model aldatıcı ve çok tehlikelidir, çünkü hükümetler tarafından geriye dönük olarak haklı çıkarmak için kullanılabilir. herhangi Halka dayatmayı seçtikleri NPI'ler. NPI'lerin bazılarının/tamamının olumlu bir etkisi olmadığını iddia etmiyoruz. Sadece bu modelin bunu öğrenmenin bir yolu olmadığını söylüyoruz.
Şekil 1"Stop-Covid" yazılı tişört giymek salgının ortadan kalkmasını sağlar.Cevabımızı bir mektup olarak editöre gönderdik. BilimCevap geldi: Çok üzgün olduklarını, ancak mektubumuzu yayınlayamayacaklarını söylediler. Nedenini de söylemediler.
Bu yüzden onların kendi "misyon beyanlarını" bir e-postaya kopyalayıp yapıştırdım - "şöyle bir şeydi:Science dergi ailesi, bilim insanları, mühendisler ve halk arasındaki iletişimi geliştirmeyi amaçlayan AAAS hedefini ilerletmektedir."Kendilerine, muhalif sesleri sansürleyerek hiçbir iletişimin güçlendirilemeyeceğini hatırlattım.
Sonunda, yanıtımızı orijinal makalenin ek materyallerinin arkasına gizlenmiş bir e-posta olarak yayınlamamıza nezaketle izin verdiler. E-postaya atıf yapılamaz, şekil kullanımına izin verilmez ve hiçbir aramada görünmez.
Yanıtımızın Çekçe versiyonunu şu başlık altında yayınladık: "Salgın kontrol tedbirleri işe yarıyor mu? Evet, Sayın Bakan!" Çek İstatistik Derneği'nin web sitesinde yayınlandı. Yazardan son derece nazik bir mektup aldık ve ana akım medyada sessizce yasaklandık.
İşte bu kadar. Daha iyi Covid inceleme hikayeleriniz var mı?
Referanslar
- JM Brauner ve diğerleri, Bilim, 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, Çek Cumhuriyeti'ndeki Palacky Üniversitesi'nde uygulamalı matematik dersleri veriyor. Geçmişi matematiksel modelleme ve veri bilimidir. Çek halkına koronavirüs salgını hakkında veri tabanlı ve dürüst bilgiler sağlayan Mikrobiyologlar, İmmünologlar ve İstatistikçiler Derneği'nin (SMIS) kurucu ortağıdır. Ayrıca Çek Bilimi'ndeki bilimsel suistimalleri ortaya çıkarmaya odaklanan bir "samizdat" dergisi olan dZurnal'ın kurucu ortağıdır.
