SHIRIKI | CHAPISHA | EMAIL
Ninawakaribisha Eyal Shahar's piga simu kwa ukaguzi upya karatasi za chanjo ya Covid. Kwa kweli, nilianza muda mrefu kabla ya Eyal kupuliza filimbi - hata kabla ya chanjo kuonekana.
Mwishoni mwa mwaka mbaya wa 2020, a karatasi yenye ushawishi mkubwa alionekana ndani Bilim. Ilitengeneza vichwa vya habari katika vyombo vikuu vya habari duniani kote. Karatasi, yenye kichwa "Kuathiri ufanisi wa hatua za serikali dhidi ya COVID-19," hivi karibuni ilitumiwa na serikali kote ulimwenguni kuhalalisha sera zao za kimabavu zinazozidi kuongezeka.
Ilinivutia kwa sababu mwandishi wa mwisho alikuwa mwanahisabati wa Kicheki Jan Kulveit. Pamoja na wenzangu wawili, Ondřej Vencálek na Jakub Dostál, tuliandika jibu lifuatalo:
"Mifano zote si sahihi, lakini baadhi ni muhimu"huenda msemo maarufu ambao kawaida huhusishwa na George Box. Leo, labda angesema kwamba wanamitindo wote sio sawa, na wengine ni hatari. Hii, kwa maoni yetu, ndio kesi ya utafiti "Kuathiri ufanisi wa hatua za serikali dhidi ya COVID-19"1 ambayo ilionekana ndani Bilim na kupokea usikivu 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 kujua. Tunabishana kwamba kuna dosari mbaya katika mfano ambayo inaifanya kuwa haina maana. Tukiangalia mlinganyo pekee kwenye mwili wa karatasi (tazama sehemu ya "Maelezo mafupi ya mfano"), tunaona kwamba waandishi fanya nambari ya msingi ya uzazi (isiyoonekana) R0,c kuwa mara kwa mara kwa wakati kwa kila nchi. Nambari hii ya msingi ya uzazi basi inazidishwa na athari za NPIs na hii imewekwa kwenye data. Kwa hivyo, mfano inadhani kwamba mabadiliko yoyote katika nguvu ya janga ni kutokana na NPIs. Hii ni udanganyifu kwa sababu ni mviringo. Ikiwa unataka kuhesabu athari za kuingilia kati, huwezi kudhani kuwa athari zote zilizozingatiwa zinatokana na uingiliaji huo.
Pia, dhana hii ya mara kwa mara R0,c inapendekeza kwa nini waandishi walichagua kuacha uigaji mara tu NPI yoyote itakapoondolewa. NPIs kawaida huondolewa kadiri janga hilo linavyopungua. Kwa hivyo, NPIs zipo wakati R iko juu, na hazipo wakati R iko chini. Kwa data kutoka kwa muda mrefu zaidi (pamoja na kipindi cha kiangazi cha kiwango cha chini cha maambukizi na NPI zilizolegezwa), mtindo rahisi ambao waandishi waliutumia ungejifunza hasi athari - kwamba NPIs kuongeza kasi ya janga. Hii ilikuwa haifai kabisa, kwa hivyo waandishi walichagua kutotumia data kutoka msimu wa joto ili kutoshea mfano. Mkakati kama huo wa uundaji unatia shaka sana.
Ili kufanya hoja yetu iwe wazi kabisa, tulifanya jaribio lifuatalo. Tulichukua hifadhidata asili2 na kuvumbua NPI mpya ambayo haijawahi kuwepo. Wacha tuseme kwamba tangu kuanzishwa kwa NPI hii mpya, kila raia alitakiwa kuvaa fulana yenye maandishi ya "Stop-Covid", hadi NPI hii ilipoondolewa.
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!
Je, hili linawezekanaje? Kila janga lina mienendo yake ya ndani. Muundo rahisi zaidi wa SIR hutoa kilele kimoja katika idadi ya matukio amilifu. Ikiwa tunataka kuzaliana kilele kama hicho kwa utendaji rahisi wa kielelezo (ambacho ndicho waandishi hufanya), mgawo katika kipeo (yaani uongo nambari ya uzazi) lazima kupunguza kwa wakati tangu mwanzo wa wimbi la kwanza. Kwa hivyo, kwa kudhani kuwa Yoyote athari kwenye nambari ya uzazi ni kwa sababu ya NPIs, modeli haiwezi kutoa chochote isipokuwa kugawa a chanya athari (yaani kupunguzwa kwa R) kwa NPI yoyote. Hata kwa asiyekuwepo, kama tulivyoonyesha.
Kwa hivyo, kwa maoni yetu mtindo huo ni wa kudanganya na hatari sana, kwa sababu unaweza kutumiwa na serikali kuhalalisha tena. Yoyote NPI walichagua kulazimisha kwa watu. Hatudai kwamba baadhi/NPI zote hazijapata matokeo chanya. Tunasema tu kwamba mtindo huu sio njia ya kujua.
Kielelezo 1. Kuvaa fulana ya "Stop-Covid" kunaondoa janga hili.
Tulituma majibu yetu kama barua kwa mhariri wa Bilim. Jibu lilirudi: walisikitika sana, lakini hawakuweza kuchapisha barua yetu. Hawakusema kwa nini.
Kwa hivyo nilinakili na kubandika "taarifa yao ya misheni" kwenye barua pepe - kitu kando ya "Familia ya majarida ya Sayansi inaendeleza lengo la AAAS la kuimarisha mawasiliano kati ya wanasayansi, wahandisi, na umma.” Niliwakumbusha kwamba hakuna mawasiliano ambayo yamewahi kuimarishwa kwa kukagua sauti pinzani.
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 hili zinafanya kazi? Ndiyo, Waziri!" kwenye tovuti ya Jumuiya ya Takwimu ya Czech. Ilituletea barua ya heshima sana kutoka kwa mwandishi - na kupiga marufuku kimya kimya katika vyombo vya habari vya kawaida.
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
-
Tomas Fürst anafundisha hisabati iliyotumika katika Chuo Kikuu cha Palacky, Jamhuri ya Cheki. Asili yake ni katika modeli za hisabati na Sayansi ya Data. Yeye ni mwanzilishi mwenza wa Chama cha Wanabiolojia Mikrobiolojia, Madaktari wa Kinga, na Wanatakwimu (SMIS) ambacho kimekuwa kikitoa umma wa Czech habari zinazotegemea data na ukweli kuhusu janga la coronavirus. Yeye pia ni mwanzilishi mwenza wa jarida la "samizdat" dZurnal ambalo linaangazia kufichua makosa ya kisayansi katika Sayansi ya Czech.
Angalia machapisho yote
