Ninakaribisha wito wa Eyal Shahar wa mapitio upya ya karatasi za chanjo ya Covid. Kwa kweli, nilianza muda mrefu kabla ya Eyal kutangaza — hata kabla ya chanjo hizo kuonekana.
Mwishoni mwa mwaka mbaya wa 2020, karatasi yenye ushawishi mkubwa ilionekana katika Sayansi . Iligonga vichwa vya habari katika vyombo vikuu vya habari kote ulimwenguni. Karatasi hiyo, yenye kichwa "Kuzingatia ufanisi wa hatua za serikali dhidi ya COVID-19," ilitumiwa haraka na serikali kote ulimwenguni kuhalalisha sera zao zinazozidi kuwa za kimabavu.
Ilinivutia kwa sababu mwandishi wa mwisho alikuwa mwanahisabati wa Kicheki Jan Kulveit. Pamoja na wenzangu wawili, Ondřej Vencálek na Jakub Dostál, tuliandika jibu lifuatalo:
" Mifumo yote si sahihi, lakini mingine ni muhimu " ni msemo maarufu unaohusishwa na George Box. Leo, labda angesema kwamba mifumo yote si sahihi, na mingine ni hatari. Hili, kwa maoni yetu, ndilo linalotokea katika utafiti " Kuzingatia ufanisi wa hatua za serikali dhidi ya COVID-19 " 1 uliojitokeza katika Sayansi na kupokea umakini mkubwa kote ulimwenguni.
Utafiti huo unalenga kuelewa ufanisi wa afua zisizo za dawa (NPIs) katika kudhibiti janga la Covid-19. Waandishi huchanganua data kuhusu hesabu za jumla za kesi na vifo kutoka nchi 41 (zaidi zikiwa za Ulaya) kati ya Januari na mwisho wa Mei 2020. Wanatoa makadirio ya athari za NPI 8 tofauti (kama vile kupunguza mikusanyiko ya watu, kufunga shule, n.k.) ambazo zilitekelezwa katika nchi nyingi wakati wa kipindi cha masomo. Athari za kila NPI huhesabiwa kwa kupunguzwa kwa nambari ya uzazi wa maambukizi wakati wa kuanzishwa kwa NPI katika nchi husika.
Matokeo yamekaribishwa sana kwa sababu yanaonekana kuonyesha kuwa NPI zote kwa ujumla hufanya kazi, na saizi za athari zinaonekana kukubaliana na akili ya kawaida (km kadiri unavyozuia mikusanyiko, ndivyo upunguzaji mkubwa wa R unavyopata). Serikali kote ulimwenguni zitafurahi sana kusikia kwamba vizuizi walivyoweka vilihalalishwa. Lakini je!
Kwa kweli, hatujui, na utafiti huu hautusaidii kugundua. Tunabishana kwamba kuna dosari mbaya katika modeli ambayo inaifanya iwe haina maana. Tukiangalia mlinganyo pekee katika mwili wa karatasi (tazama sehemu ya "Maelezo mafupi ya modeli"), tunaona kwamba waandishi wanadhani nambari ya msingi ya uzazi (isiyoonekana) R 0,c kuwa thabiti kwa wakati kwa kila nchi. Nambari hii ya msingi ya uzazi kisha huzidishwa na athari za NPI na hii inaunganishwa na data. Kwa hivyo, modeli inadhani kwamba mabadiliko yoyote katika mienendo ya janga yanatokana na NPI . Hii ni ya udanganyifu kwa sababu ni ya mviringo. Ukitaka kupima athari za uingiliaji kati, huwezi kudhani kwamba athari zote zinazoonekana zinatokana na uingiliaji kati wenyewe.
Pia, dhana hii ya R 0,c isiyobadilika inaonyesha ni kwa nini waandishi walichagua kuacha kuiga mfano mara tu NPI yoyote inapoondolewa. NPI kwa kawaida huondolewa kadri janga linavyopungua. Kwa hivyo, NPI zipo wakati R iko juu, na hazipo wakati R iko chini. Kwa data kutoka kwa muda mrefu zaidi (ikiwa ni pamoja na kipindi cha kiangazi cha kuenea kidogo na NPI zilizolegea), modeli rahisi ambayo waandishi walitumia ingejifunza athari mbaya - kwamba NPI huharakisha janga. Hii ilikuwa wazi kuwa haifai, kwa hivyo waandishi walichagua kutotumia data kutoka kiangazi ili kuendana na modeli. Mkakati kama huo wa kuiga una shaka sana.
Ili kuweka hoja yetu wazi kabisa, tulifanya jaribio lifuatalo. Tulichukua seti ya data ya awali ya 2 na kuvumbua NPI mpya ambayo haijawahi kuwepo. Tuseme kwamba tangu kuanzishwa kwa NPI hii mpya, kila raia alihitajika kuvaa fulana yenye maandishi ya "Stop-Covid", hadi NPI hii itakapoondolewa.
Tulichora tarehe nasibu kwa usawa kutoka kwa kipindi ambacho nchi fulani iliigwa, na "tuliweka" NPI hii ya T-shirt kwenye data (angalia rejeleo [3] kwa mkusanyiko wa data asilia na T-shirt ya NPI imeongezwa). Hatukubadilisha idadi ya kesi na vifo hata hivyo. NPI kama hiyo haijawahi kuwepo na kwa hivyo isingeweza kuwa na athari yoyote. Kisha tuliendesha kielelezo asili (tazama rejeleo [4] kwa kiungo cha GitHub kwa toleo tulilotumia) bila kugusa vigezo vyovyote. Matokeo yanaonyeshwa kwenye Mchoro 1. T-shirts karibu ziliondoa janga hili!
Hili linawezekanaje? Kila janga lina mienendo yake ya ndani. Mfano rahisi zaidi wa SIR hutoa kilele kimoja katika idadi ya visa vinavyoendelea. Ikiwa tunataka kuzaliana kilele kama hicho kwa kitendakazi rahisi cha kielelezo (ambacho ndicho waandishi hufanya), mgawo katika kielelezo (yaani nambari ya uzazi wa majaribio ) lazima upungue kwa wakati tangu mwanzo wa wimbi la kwanza. Hivyo, tukichukulia kwamba athari yoyote kwenye nambari ya uzazi inatokana na NPI, mfumo hauwezi kutoa kitu kingine chochote isipokuwa kutoa athari chanya (yaani kupungua kwa R) kwa NPI yoyote. Hata kwa ile isiyokuwepo, kama tulivyoonyesha.
Kwa hivyo, kwa mtazamo wetu, mfumo huu ni wa udanganyifu na hatari sana, kwa sababu unaweza kutumiwa na serikali kuhalalisha NPI yoyote waliyochagua kuwalazimisha watu. Hatudai kwamba baadhi/NPI zote hazijawa na athari chanya. Tunasema tu kwamba mfumo huu si njia ya kujua.
Tulituma jibu letu kama barua kwa mhariri wa Sayansi . Jibu lilirudi: walisikitika sana, lakini hawakuweza kuchapisha barua yetu. Hawakusema ni kwa nini.
Kwa hivyo nilinakili na kubandika "taarifa yao ya dhamira" kwenye barua pepe - kitu kama " Familia ya majarida ya Sayansi inaendeleza lengo la AAAS la kuboresha mawasiliano miongoni mwa wanasayansi, wahandisi, na umma. " Niliwakumbusha kwamba hakuna mawasiliano ambayo yamewahi kuimarishwa kwa kuzuia sauti zinazopingana.
Hatimaye, walituruhusu kwa ukarimu kuchapisha jibu letu kama barua pepe, iliyofichwa nyuma ya nyenzo za ziada za makala asili. Barua pepe haiwezi kutajwa, hairuhusu takwimu, na haitaonekana katika utafutaji wowote.
Tulichapisha toleo la Kicheki la jibu letu chini ya kichwa "Je, hatua za kuzuia janga zinafanya kazi? Ndiyo, Waziri!" kwenye tovuti ya Jumuiya ya Takwimu ya Kicheki. Ilitupatia barua ya heshima kutoka kwa mwandishi - na marufuku ya kimya kimya katika vyombo vya habari vikuu.
Hivyo ndivyo hivyo. Je, una hadithi zozote bora za ukaguzi kuhusu Covid?
Marejeo
- JM Brauner et al., Sayansi, 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
Kujiunga Mazungumzo
Imechapishwa chini ya a Ushirikiano wa ubunifu wa Commons 4.0 Leseni ya Kimataifa
Kwa machapisho mapya, tafadhali rudisha kiungo cha kisheria hadi cha asili Brownstone Institute Makala na Mwandishi.
