Modelowanie poszło źle

Nowy artykuł dokumentuje, że wskaźnik śmiertelności przypadków przed szczepieniem był wyjątkowo niski w populacji młodszej.

Współczynnik śmiertelności z powodu COVID-19 w zależności od wieku w populacji osób młodszych

Badania środowiskowe, Tom 216, Część 3, 1 stycznia 2023 r., 114655

Abstrakcyjny

Największy ciężar COVID-19 ponoszą osoby starsze, a osoby przebywające w domach opieki są szczególnie narażone. Jednak 94% światowej populacji ma mniej niż 70 lat, a 86% ma mniej niż 60 lat. Celem tego badania było dokładne oszacowanie wskaźnika śmiertelności z powodu infekcji (IFR) COVID-19 wśród osób w starszym wieku w przypadku braku szczepienia lub wcześniejszej infekcji. W systematycznych wyszukiwaniach w SeroTracker i PubMed (protokół: https://osf.io/xvupr) zidentyfikowaliśmy 40 kwalifikujących się krajowych badań seroprewalencji obejmujących 38 krajów z danymi seroprewalencji przed szczepieniem. Dla 29 krajów (24 o wysokich dochodach, 5 innych) dostępne były publicznie dostępne dane dotyczące zgonów z powodu COVID-19 z podziałem na wiek oraz informacje o seroprewalencji z podziałem na wiek, które zostały uwzględnione w analizie pierwotnej. Mediana IFR wynosiła 0.034% (rozstęp międzykwartylowy (IQR) 0.013–0.056%) dla populacji w wieku 0–59 lat i 0.095% (IQR 0.036–0.119%) dla populacji w wieku 0–69 lat. Mediana IFR wynosiła 0.0003% w wieku 0–19 lat, 0.002% w wieku 20–29 lat, 0.011% w wieku 30–39 lat, 0.035% w wieku 40–49 lat, 0.123% w wieku 50–59 lat i 0.506% w wieku 60– 69 lat. IFR wzrasta około 4 razy co 10 lat. Uwzględnienie danych z kolejnych 9 krajów z imputowanym rozkładem wiekowym zgonów z powodu COVID-19 dało medianę IFR na poziomie 0.025-0.032% dla 0-59 lat i 0.063-0.082% dla 0-69 lat. Analizy metaregresji sugerowały również globalny IFR wynoszący odpowiednio 0.03% i 0.07% w tych grupach wiekowych. 

Obecna analiza sugeruje znacznie niższy IFR przed szczepieniem w populacjach młodszych niż wcześniej sugerowano. 

Między krajami istniały duże różnice, które mogą odzwierciedlać różnice w chorobach współistniejących i innych czynnikach. Szacunki te stanowią punkt odniesienia, z którego można zgłębić dalsze spadki IFR wraz z powszechnym stosowaniem szczepień, wcześniejszymi infekcjami i ewolucją nowych wariantów.

Z powyższych danych wynika, że ​​mediana śmiertelności z powodu infekcji (IFR) w OKRESIE PRZED SZCZEPIENIEM wynosiła:

• 0.0003% w wieku 0–19 lat 
• 0.002% w wieku 20–29 lat
• 0.011% w wieku 30–39 lat
• 0.035% w wieku 40–49 lat
• 0.123% w wieku 50–59 lat
• 0.506% w wieku 60–69 lat
• 0.034% dla osób w wieku 0–59 lat 
• 095% dla osób w wieku 0–69 lat.

Te szacunki IFR w populacji osób młodszych są znacznie niższe niż sugerowały poprzednie obliczenia i modele.

---

Czy ktoś pamięta powrót do początku 2020 roku? Złowrogie prognozy globalnej katastrofy – wskaźnika śmiertelności przypadków i wskaźnika zakaźności (R0), które były niespotykane w dzisiejszych czasach dla choroby układu oddechowego? Przewidywano, że „nowy koronawirus”, jak go wtedy nazywano, miał być kolejną hiszpanką. Że jedynym rozwiązaniem było zablokowanie całych narodów. To było modelowanie, które wywołało panikę wśród rządów na całym świecie. To było modelowanie, które spowodowało stopienie się tradycyjnych mediów.

Jednym z naukowców, który wyraźnie kierował tymi wysiłkami i sprowadził świat na manowce swoimi przerażającymi prognozami, był Neil Ferguson, doktor Imperial College. 

Zespół Fergusona z Imperial College London ma przyznał się do uratowania milionów istnień ludzkich poprzez zasady blokowania, które wdrażały jego modele. To modele Imperial College przewidywały miliony zgonów w Wielkiej Brytanii w pierwszym roku, gdyby nie wprowadzono rygorystycznych blokad. Po wdrożeniu Ferguson i Imperial College szybko przypisali sobie „sukces” blokad.

Oszacowanie liczby 3.1 miliona istnień ludzkich uratowanych przez dr Fergusona zostało wyprowadzone z gruntownej analizy „Śmieszne, nienaukowe ćwiczenie, przy czym rzekomo potwierdzili swój model, wykorzystując własne hipotetyczne prognozy jako kontrfakt tego, co by się stało bez blokad”. Inne modele i dane ze świata rzeczywistego zdyskredytowały modele Fergusona, ale szkoda została wyrządzona. Blokady, kwarantanny, maseczki, źle przetestowane produkty EUA – takie jak eksperymentalne szczepionki odcisnęły swoje piętno na nas wszystkich. W końcu, co, jeśli któryś z nich był konieczny?

Elon Musk nazywa Fergusona „kompletne narzędzie ”, które robi„ absurdalnie fałszywą naukę”. Jay Schnitzer, ekspert w dziedzinie biologii naczyniowej i były dyrektor naukowy Sidney Kimmel Cancer Center w San Diego, mówi mi: „Zwykle niechętnie mówię to o naukowcu, ale on tańczy na krawędzi bycia szukającym rozgłosu szarlatanem"(National Review).

Raz po raz, rok po roku, dekada po dekadzie, NHS i światowe rządy, w tym nasz własny, zwracały się do dr Fergusona o modelowanie chorób zakaźnych. Ferguson daje im to, czego chcą. Powód dla biurokratów, państwa administracyjnego, aby jeszcze raz przyspieszyć i być ważnym. Jeden z jego modeli zagłady i mroku może zwiększyć federalne budżety na wypadek katastrofy do astronomicznych rozmiarów. To jest surowa władza dla niskiego urzędnika zdrowia publicznego. Czego nie lubić? 

Z wyjątkiem pojedynczego faktoidu:

Konsekwencje dla pracy Fergusona pozostają jasne: podstawowy model użyty do uzasadnienia blokad nie przeszedł pierwszego testu w świecie rzeczywistym.

Prognozy Fergusona dotyczące niebotycznie wysokich wskaźników śmiertelności przypadków były rażąco przesadzone.

Blokady były całkowitą i całkowitą porażką. 

Ale to nie pierwszy nieudany model modelowania chorób zakaźnych Fergusona, który trafił na światową scenę. Oto dwa przykłady jego wcześniejszych przewidywań:

• Ferguson przewidział, że podczas wybuchu epidemii ptasiej grypy w 150 roku może umrzeć do 2005 milionów ludzi. Ta prognoza okazała się zdumiewająca, ponieważ w latach 282-2003 na całym świecie z powodu tej choroby zmarło 2009 osób.
• W 2009, jeden z modeli Fergusona przewidywał, że 65,000 XNUMX osób może umrzeć z powodu wybuchu świńskiej grypy w Wielkiej Brytanii — ostateczna liczba była poniżej 500. To modelowanie spowodowało, że tak wielu urzędników zdrowia publicznego wpadło w panikę i wywołało ogólnoświatową panikę wśród urzędników i ludności.

Dlaczego więc Boris Johnson i nasz rząd zwrócili się do jego modeli o wskazówki na wczesnym etapie kryzysu COVID? Dlaczego zaakceptowali twierdzenia Fergusona, że ​​blokady zadziałają, bez żadnych dowodów lub wytycznych polityki publicznej wskazujących, że takie drakońskie środki miałyby jakikolwiek wpływ?

Czy byli aż tak naiwni?

---

Tutaj robi się jeszcze bardziej szalenie. Są tacy, którzy z pasją argumentują, że modelowanie przeprowadzone przez Fergusona na początku 2020 r. jest dowodem na to, że 1) „interwencje niefarmaceutyczne (blokady i maski) zadziałały, ponieważ (tutaj logika okrężna) jego prognozy modelowania się nie sprawdziły i 2) że szczepionki działały ponad wszelką miarę, ponieważ znowu jego prognozy modelowania się nie sprawdziły. 

A jednak oto jesteśmy. Ważny nowy artykuł (omówione powyżej) dokumentujące, że wskaźnik śmiertelności przypadków przed szczepieniem był wyjątkowo niski w populacji osób młodszych. Oznacza to więcej dowodów na to, że modele Fergusona były błędne (znowu) i co słyszymy z sponsorowanych przez państwo mediów?

Świerszcze.

Mój kolega, który jest w Senacie USA, poinformował mnie niedawno, że republikańscy senatorowie przybijali sobie piątki z powodu sukcesu Warp-speed na podstawie danych modelowania Fergusona w niedawno opublikowanym artykule.

Nie możesz tego wymyślić.

Opublikowane ponownie od autora Zastępki.