Фаталните грешки, довели до заключване

„Цялата драма на Covid наистина беше криза на осъзнаването на това, което обикновено правят вирусите, а не криза, причинена от необичайно смъртоносна нова грешка“

През последните няколко седмици усещането ми за сюрреалистичното се увеличава. Във време, когато рационалната интерпретация на данните на Covid показва, че трябва да се върнем към нормалното, вместо това виждаме разработка на произволни отговори. Те неизменно се обясняват като „ръководени от науката“. Всъщност те правят нещо доста различно: като се ръководят от модели, лоши данни и субективно мнение. Някои от тези, които твърдят, че „следват науката“, изглежда не разбират значението на думата.

В самото начало ни беше казано, че вирусът е толкова пагубен, че може, ако не се сблъска, да отнеме половин милион живота само във Великобритания. Процентът на смъртността му е оценен от Световната здравна организация на 3.4%. Тогава от различни източници чухме 0.9%, последвани от 0.6%. Все още може да се установи по-близо до 0.1% - подобно на сезонния грип - след като получим по-добро разбиране за по-леките, неоткрити случаи и колко смъртни случаи в действителност е причинил (вместо смъртни случаи, когато вирусът е налице). Как може да бъде това, бихте могли да попитате, предвид огромните жертви? Сигурно цифрата от 44,000 XNUMX смъртни случая на Ковид е доказателство, че е настъпило бедствие?

Но нека разгледаме данните. Сравнете този април с последния и да, ще откриете огромен брой „излишни смъртни случаи“. Но отидете на уебсайта на Службата за национална статистика и потърсете смъртните случаи през зимните / пролетните сезони през последните 27 години и след това коригирайте броя на населението. Тази година идва едва осма по брой смъртни случаи. Така че трябва да го поставим в перспектива.

Вирусите преследват мъжете още преди да сме се спуснали от дърветата. Телата ни се борят с тях и се учат в процеса. Ние се разболяваме. Това е ужасно, понякога фатално. Но вирусите отстъпват, защитните сили на тялото ни се учат и укрепват. Процесът се случва в продължение на милиони години, поради което над 40% от нашия геном е направен от вграден вирусен генетичен материал. Разпространението на вируси като Covid-19 не е ново. Новото е нашият отговор.

Сега имаме нови инструменти, които ни позволяват да откриваме (и назоваваме) нови вируси. Наблюдаваме техния напредък в реално време, планираме пътуванията им по света, след което споделяме най-страшните истории в социалните медии. Така че стандартният прогрес на вируса може по този начин да изглежда като зомби филм. Цялата драма на Covid наистина представлява криза на осъзнаването на това, което обикновено правят вирусите, а не криза, причинена от необичайно смъртоносна нова грешка.

Да се ​​върнем към идеята Ковид да отнеме половин милион живота: цифра, получена от моделирането. Но как моделирането е свързано с „науката“, за която сме чували толкова много? Важен момент - често пренебрегван - е, че моделирането не е наука, поради простата причина прогнозата, направена от учен (използвайки модел или не), е просто мнение.

За да бъдат класифицирани като наука, прогнозата или теорията трябва да могат да бъдат тествани и потенциално фалшифицирани. Айнщайн е почитан като велик учен не само заради сложността на общата теория на относителността, но и заради начина, по който неговата теория позволява на учените да предсказват нещата. Този перспективен капацитет, многократно проверяван, го прави научна теория.

Способността да се гледа назад и да се пренастрои теория към данните чрез модел не е толкова впечатляваща. Вземете например крива, описваща начина, по който вирусът засяга популацията по отношение на броя на инфекциите (или смъртните случаи). Можем да използваме модели, за да твърдим, че блокирането е имало драматичен ефект върху разпространението или изобщо няма. Можем да ги използваме, за да твърдим, че социалното дистанциране е било жизненоважно или безполезно. Имперският колеж в Лондон разгледа данните и твърди, че блокирането е спасило три милиона живота. Проучване от Масачузетс разглежда данните и заключава, че блокирането „може да не е спасило живота“. Само чрез моделиране можем да изберем почти всяка версия на миналото, която ни харесва.

Единственият начин да добиете представа за реалната точност на моделите е като ги използвате, за да предскажете какво ще се случи - и след това чрез тестване на тези прогнози. И това е третият проблем с настоящия подход: умишлена решителност да се игнорира качеството на информацията, използвана за определяне на политиката на Covid.

В медицинската наука има добре известна класификация на качеството на данните, известна като „йерархията на доказателствата“. Тази система от седем нива дава представа колко тегло може да се постави върху дадено проучване или препоръка. В горната част, на ниво 2, намираме рандомизирани контролирани проучвания (RCT), където се изпробва нов подход върху група пациенти и се сравнява (например) с плацебо. Резултатите от такива проучвания са доста надеждни, с малко място за пристрастия, които да проникнат. Систематичният преглед на няколко РКИ е най-високата и най-надеждна форма на медицински доказателства: Ниво 1.

По-надолу (нива 5 и 6) идват доказателства от много по-малко завладяващи, само описателни проучвания, търсещи модел, без да се използват контроли. Тук намираме практически всички доказателства, отнасящи се до политиката на Covid-19: блокиране, социално дистанциране, маски за лице, карантина, R-номера, втори вълни, вие го кажете. И - за да се ускорят нещата - повечето изследвания на Covid не бяха рецензирани.

Точно в дъното на йерархията - Ниво 7 - е мнението на властите или докладите на експертните комисии. Това е така, защото, наред с други неща, „властите“ често не успяват да променят мнението си пред нови доказателства. Комитетите, съдържащи многообразие на мнения и неизбежно предпазливи, често издават компромисни препоръки, които са научно невалидни. Министрите говорят за „следване на науката“. Но съветите на Сейдж (или която и да е комисия от учени) са най-малко надеждната форма на доказателства, които съществуват.

Такова е качеството на вземане на решения в процеса, генериращо нашия разказ за заключване. Рано поддържана, но преувеличена вяра в леталността на вируса, подсилена чрез моделиране, което е почти без данни, след което се засилва чрез по-нататъшно моделиране без доказана предсказуема стойност. Всичко това е обобщено от препоръки на комисия, базирана на качествени данни, които дори не са били рецензирани.

В началото на това грешките бяха неизбежни. Но не можем да се научим, без да ги разпознаем.

Източник: The Spectator

Запиши се
Известие за
guest
0 Коментари
Вградени отзиви
Вижте всички коментари
Антиимперия