エヤル・シャハルの 再検討を求める 新型コロナウイルスワクチンに関する論文です。実のところ、エヤルが内部告発するずっと前から、ワクチンが登場する前から、私は研究を始めました。
2020年の悲惨な年の終わりに、 非常に影響力のある論文 で登場 科学世界中の主要メディアで大きく取り上げられた。 「COVID-19に対する政府の介入の有効性を推測する」 すぐに世界中の政府によって、ますます権威主義的になる政策を正当化するために利用されました。
最後の著者がチェコの数学者ヤン・クルベイト氏だったため、私はこの論文に注目しました。同僚のオンドレイ・ヴェンツァレック氏とヤクブ・ドスタール氏と共に、次のような回答を書きました。
「すべてのモデルは間違っているが、いくつかは役に立つ「これはジョージ・ボックスの言葉としてよく知られています。今日なら、彼はおそらくすべてのモデルは間違っており、中には危険なものさえあると言うでしょう。私たちの意見では、この研究もまさにその通りです。」COVID-19に対する政府の介入の有効性を推測する 1 に登場した 科学 世界中で大きな注目を集めました。
本研究は、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）パンデミックの制御における非医薬的介入（NPI）の有効性を理解することを目的としている。著者らは、2020年1月から5月末までの41カ国（主に欧州）における感染者数と死亡者数のデータを分析し、研究期間中に多くの国で実施された8種類のNPI（集会の制限、学校の閉鎖など）の効果を推定した。各NPIの効果は、各国におけるNPI実施時点の感染再生産数Rの低下率によって定量化された。
この結果は広く歓迎されています。なぜなら、すべてのNPIが概ね有効であることを示しており、効果量も常識と一致しているように見えるからです（例えば、集会を制限すればするほど、Rの減少幅は大きくなります）。世界中の政府は、自らが課した制限が正当であったと聞けば大いに喜ぶでしょう。しかし、本当に正当だったのでしょうか？
実際のところ、私たちはそれを知りませんし、この研究はそれを見つけるのに役立ちません。私たちは、このモデルには致命的な欠陥があり、それが役に立たないと主張します。論文本文（「モデルの簡潔な説明」セクションを参照）にある唯一の方程式を見ると、著者らは 引き受けます 基礎となる（観測不可能な）基本再生産数R0,c ようにするには 時間的に一定 各国について、この基本再生産数にNPIの効果を乗じてデータに当てはめる。こうして、モデルは 流行の動向の変化はNPIによるものだと仮定しているこれは循環論法であるため、誤解を招きます。介入の効果を定量化したい場合、観察された効果のすべてが介入そのものによるものであると仮定することはできません。
また、この定数Rの仮定0,c 著者らがNPIが解除された時点でモデリングを中止した理由を示唆している。NPIは通常、流行が収束するにつれて解除される。したがって、Rが高いときにはNPIが存在し、Rが低いときには存在しない。より長い期間のデータ（有病率が低くNPIが緩和された夏期を含む）があれば、著者らが用いた単純なモデルは、 負 効果は、NPIが流行を加速させるというものです。これは明らかに望ましくないため、著者らは夏のデータをモデルに当てはめないことを選択しました。このようなモデリング戦略には大きな疑問が残ります。
我々の主張を完全に明確にするために、我々は以下の実験を行った。元のデータセットを2 そして、これまで存在しなかった新たなNPIを発明した。この新たなNPIの施行以降、このNPIが解除されるまで、すべての国民は「Stop-Covid」と書かれたTシャツを着用することが義務付けられたとしよう。
特定の国をモデル化した期間から均一にランダムな日付を抽出し、このTシャツNPIをデータに「適用」しました（TシャツNPIを追加した元のデータセットについては、参考文献[3]を参照してください）。感染者数と死亡者数は変更していません。そのようなNPIはそもそも存在しなかったため、影響を与えるはずがありません。次に、パラメータを一切変更せずに元のモデルを実行しました（使用したバージョンのGitHubへのリンクについては、参考文献[4]を参照してください）。結果を図1に示します。Tシャツのおかげで、パンデミックはほぼ収束しました！
なぜこのようなことが可能なのでしょうか？あらゆる流行には固有のダイナミクスがあります。最も単純なSIRモデルでは、感染者数のピークは1つしか現れません。このピークを単純な指数関数で再現したい場合（著者らがそうしているように）、指数の係数（つまり 経験的 再生産数）は 減少 最初の波の始まりから時間的に。したがって、 どれか 再生産数への影響がNPIによるものである場合、モデルは 正の いかなるNPIに対しても、Rの減少といった効果は生じません。既に示したように、存在しないNPIに対しても、同様の効果が生じます。
したがって、私たちの見解では、このモデルは欺瞞的であり、非常に危険である。なぜなら、政府が遡及的に正当化するために使用できるからである。 どれか 彼らは国民にNPIを課すことを選択しました。NPIの一部または全てがプラスの効果をもたらさなかったとは主張しません。ただ、このモデルでは真相を解明する手段がないと言っているだけです。
図1「Stop-Covid」Tシャツを着るとパンデミックが消え去ります。
私たちは、編集者宛てに手紙を書いて返答しました。 科学返事は「大変申し訳ないが、私たちの手紙は掲載できない」というものだった。理由は明かされなかった。
そこで私は、彼らの「ミッションステートメント」をコピーしてメールに貼り付けました。「Science シリーズのジャーナルは、科学者、エンジニア、一般の人々の間のコミュニケーションを強化するという AAAS の目標を推進します。「私は彼らに、反対意見を検閲することでコミュニケーションが向上したことなど一度もないということを思い出させた。」
最終的に、彼らは私たちの回答を元の論文の補足資料に隠された形で電子メールで投稿することを快く許可してくれました。この電子メールは引用できず、図表も掲載できず、検索にも表示されません。
私たちは、チェコ語版の回答を以下のタイトルで発表しました。 「パンデミック封じ込め対策は効果がありますか？はい、大臣！」 チェコ統計協会のウェブサイトに掲載されました。著者からは大変丁寧な手紙が届き、主要メディアからはひっそりと掲載禁止となりました。
ということで、以上です。もっと良いコロナ関連のレビュー記事はありますか？
参考情報
- JM Brauner他、サイエンス、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
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トーマス・フュルストは、チェコ共和国のパラツキー大学で応用数学を教えています。彼の専門は数学的モデリングとデータサイエンスです。彼は、チェコ国民にコロナウイルスの流行に関するデータに基づいた正直な情報を提供してきた微生物学者、免疫学者、統計学者協会 (SMIS) の共同創設者です。彼はまた、チェコ科学における科学的不正行為の発見に焦点を当てた「サミズダート」ジャーナル dZurnal の共同創設者でもあります。
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