COMPARTILHAR | IMPRIMIR | O EMAIL
Dou as boas-vindas a Eyal Shahar pedido de reavaliação de documentos sobre a vacina contra a Covid. Na verdade, comecei muito antes de Eyal dar o alarme — antes mesmo das vacinas surgirem.
No final do terrível ano de 2020, um artigo altamente influente apareceu Ciência. Foi manchete nos principais meios de comunicação do mundo. O jornal, intitulado “Inferindo a eficácia das intervenções governamentais contra a COVID-19,” foi logo usada por governos em todo o mundo para justificar suas políticas cada vez mais autoritárias.
Chamou minha atenção porque o último autor foi o matemático tcheco Jan Kulveit. Juntamente com meus dois colegas, Ondřej Vencálek e Jakub Dostál, escrevemos a seguinte resposta:
"Todos os modelos estão errados, mas alguns são úteis“diz um ditado famoso geralmente atribuído a George Box. Hoje, ele talvez diria que todos os modelos estão errados, e alguns são até perigosos. Este, em nossa opinião, é o caso do estudo”Inferindo a eficácia das intervenções governamentais contra a COVID-19"1 que apareceu em Ciência e recebeu ampla atenção em todo o mundo.
O estudo visa compreender a eficácia das intervenções não farmacêuticas (INFs) no controle da pandemia de Covid-19. Os autores analisam dados sobre a contagem total de casos e mortes de 41 países (a maioria europeus) entre janeiro e o final de maio de 2020. Eles produzem uma estimativa dos efeitos de 8 INFs diferentes (como limitação de aglomerações, fechamento de escolas, etc.) que foram implementadas em muitos países durante o período estudado. O efeito de cada INF é quantificado pela redução do número de reprodução da infecção R no momento da imposição da INF no respectivo país.
Os resultados foram amplamente acolhidos, pois parecem mostrar que todas as INFs funcionam, em geral, e os tamanhos de efeito parecem estar de acordo com o senso comum (por exemplo, quanto mais se restringem as aglomerações, maior a redução de R). Governos em todo o mundo ficarão muito felizes em saber que as restrições que impuseram eram justificadas. Mas eram mesmo?
Na verdade, não sabemos, e este estudo não nos ajuda a descobrir. Argumentamos que há uma falha fatal no modelo que o torna inútil. Observando a única equação no corpo do artigo (veja a seção “Descrição resumida do modelo”), vemos que os autores assumir o número de reprodução básico subjacente (não observável) R0, c ser constante no tempo para cada país. Este número básico de reprodução é então multiplicado pelos efeitos dos INPs e ajustado aos dados. Assim, o modelo assume que qualquer mudança na dinâmica da epidemia é devida aos INF. Isso é enganoso porque é circular. Se você quer quantificar os efeitos de uma intervenção, não pode presumir que todos os efeitos observados são devidos à própria intervenção.
Além disso, esta suposição de R constante0, c sugere por que os autores optaram por interromper a modelagem assim que qualquer NPI for suspenso. Os NPIs geralmente são suspensos à medida que a epidemia diminui. Assim, os NPIs estão presentes quando R é alto e ausentes quando R é baixo. Com dados de um intervalo de tempo mais longo (incluindo o período de verão de baixa prevalência e NPIs relaxados), o modelo simples que os autores utilizaram aprenderia uma negativo efeito – que as INF aceleram a epidemia. Isso era claramente indesejável, então os autores optaram por não usar os dados do verão para ajustar o modelo. Tal estratégia de modelagem é altamente questionável.
Para deixar nosso ponto completamente claro, realizamos o seguinte experimento. Pegamos o conjunto de dados original2 e inventou um novo NPI que nunca existiu. Digamos que, a partir da imposição deste novo NPI, cada cidadão era obrigado a usar uma camiseta com a inscrição "Stop-Covid", até que este NPI fosse revogado.
Extraímos uma data aleatória uniformemente do período em que um determinado país foi modelado e "impusemos" esse NPI da camiseta aos dados (consulte a referência [3] para o conjunto de dados original com o NPI da camiseta adicionado). De qualquer forma, não alteramos os números de casos e mortes. Tal NPI nunca existiu e, portanto, não poderia ter tido qualquer efeito. Em seguida, executamos o modelo original (consulte a referência [4] para o link do GitHub para a versão que usamos) sem alterar nenhum parâmetro. O resultado é mostrado na Figura 1. As camisetas quase fizeram a pandemia desaparecer!
Como isso é possível? Toda epidemia tem sua dinâmica intrínseca. O modelo SIR mais simples produz um único pico no número de casos ativos. Se quisermos reproduzir esse pico com uma função exponencial simples (que é o que os autores fazem), o coeficiente no expoente (ou seja, o empírico número de reprodução) deve diminuir no tempo desde o início da primeira onda. Assim, assumindo que qualquer efeito sobre o número de reprodução é devido aos NPIs, o modelo não pode produzir nada além de atribuir um positivo efeito (ou seja, uma redução em R) em qualquer INP. Mesmo em um inexistente, como demonstramos.
Assim, na nossa opinião, o modelo é enganoso e muito perigoso, porque pode ser usado pelos governos para justificar retrospectivamente qualquer O INP que eles escolheram impor à população. Não afirmamos que alguns/todos os INP não tiveram um efeito positivo. Dizemos apenas que este modelo não é uma maneira de descobrir.
Figura 1. Usar uma camiseta “Stop-Covid” faz a pandemia desaparecer.
Enviamos nossa resposta como uma carta ao editor de Ciência. A resposta veio: lamentavam muito, mas não podiam publicar nossa carta. Não disseram o porquê.
Então copiei e colei a própria “declaração de missão” deles em um e-mail — algo como “A família de periódicos Science promove o objetivo da AAAS de melhorar a comunicação entre cientistas, engenheiros e o público.“Lembrei-lhes que nenhuma comunicação jamais foi melhorada pela censura de vozes dissidentes.
Por fim, eles gentilmente nos permitiram publicar nossa resposta como uma carta eletrônica, escondida atrás do material suplementar do artigo original. A carta eletrônica não pode ser citada, não permite figuras e não aparecerá em nenhuma busca.
Publicamos uma versão checa da nossa resposta sob o título “As medidas de contenção da pandemia funcionam? Sim, Ministro!” no site da Sociedade Estatística Tcheca. Isso nos rendeu uma carta extremamente educada do autor — e um banimento discreto na grande mídia.
Então é isso. Tem alguma história melhor sobre a Covid?
Referências
- JM Brauner e outros, Ciência, 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 ensina matemática aplicada na Universidade Palacky, República Tcheca. Sua formação é em modelagem matemática e ciência de dados. Ele é cofundador da Associação de Microbiologistas, Imunologistas e Estatísticos (SMIS), que tem fornecido ao público tcheco informações honestas e baseadas em dados sobre a epidemia do coronavírus. Ele também é cofundador de um periódico “samizdat” dZurnal, que se concentra em descobrir má conduta científica na ciência tcheca.
Ver todos os posts
