Covidi pandeemia alguses Michael Levitt märkas Wuhanis aja jooksul haigusjuhtude kasvumäärade järkjärgulist aeglustumist.ja paljud eirasid või lükkasid tema tähelepanekud tagasi, pidades neid ebasobivateks volitusteks ja ebatraditsioonilisteks matemaatilisteks meetoditeks (Gompertzi kõverad, vastandina epidemioloogias tavapärastele kompartmentmudelitele).
Mõned uurijad läksid isegi nii kaugele, et nimetasid Michael Levitti tööd „surmav jama”, öeldes, et ta on teadusringkondade vastutustundetu liige, kuna ta ei ole epidemioloog ja esitleb tööd, mis Levitti kriitikute arvates vähendas koroonaviiruse tähtsust.
17. märtsil 2020 John Ioannidis väitis, et Covidi raskusaste on ebakindel ja äärmuslikud ohjeldamismeetmed, näiteks sulgemised, võivad potentsiaalselt tekitada rohkem kahju kui pandeemia ise, provotseerides püsiv vaenulikkuse kultuur dr Ioannidise suhtes, mis tuleneb valeväidetest huvide konflikti kohta 2020. aastal inimestele, kes süüdistasid Ioannidist "Kohutav teadus" ja rohkem.
Minu kogemus „kõrvalekalduva” epidemioloogina
Matemaatilise bioloogina, kes uuris nahkhiirtelt inimestele hüppavaid viirusi paar aastat enne koroonat, ja aegridade analüütikuna, kellel on ligi kümme aastat kogemust 2020. aasta alguse prognoosimisel, uurisin ma alates 2020. aasta jaanuarist ka koroonat.
Panin tähele Levitti Gompertzi kõverate tarkust – Levittile leidis tähelepaneku, mille olin ise iseseisvalt leidnud, juhtumite kasvumäära regulaarse aeglustumise kohta juba ammu enne juhtumite haripunkti jõudmist Wuhanis ja seejärel varajaste puhangute ajal Euroopas ja USAs. Oma töös leidsin 2020. aasta veebruaris tõendeid selle kohta, et juhtumite arv kahekordistus iga 2-3 päeva järel (keskpunkti hinnang 2.4 päeva) Wuhani varajase puhangu ajal ajal, mil Populaarsed epidemioloogid uskusid, et Covidi levimus kahekordistub iga 6.2 päeva järel.
Me teadsime tol ajal, et esimesed juhtumid avalikustati 2019. aasta novembri lõpus. Oletame, et esimene juhtum oli 1. detsembril 2019, 72 päeva enne Hiinas 2020. aasta alguse ligikaudset juhtumite tipphetke 11. veebruaril 2020. Kui juhtumite arv oleks selle 2.4-päevase perioodi jooksul rangelt iga 72 päeva järel kahekordistunud, oleks nakatunud koguni miljard inimest ehk 1/2 Hiinast. Kui aga juhtumite arv oleks iga 3 päeva järel kahekordistunud, oleks Hiinas oodata umbes 5 22,000 nakatunut.
Kui juhtumite arv kahekordistuks iga 6.2 päeva järel, eeldaksime, et Hiinas nakatub 3,100 inimest. Mida aeglasemaks juhtumite kasvumäära peeti, seda vähem juhtumeid eeldati, seda kõrgemaks hinnati nakkuse suremust ja seda tõsisemaks kartsid nad Covid-19 pandeemiat. Need leiud panid mind nägema dr Levitti tähelepanekute paikapidavust ja nõustuma dr Ioannidise arvamusega teadusliku ebakindluse kohta, mis ümbritseb maailma ees ootava Covid-pandeemia tõsidust.
Kui aga nägin, kuidas maailm kohtleb Levitti, Ioannidist ja paljusid teisi teadlasi, kellel on minu omadega sarnased vaated, hakkasin kartma oma teadustöö jagamisega kaasnevaid võimalikke maine- ja ametialaseid riske. Püüdsin oma tööd eraviisiliselt jagada, kuid kohtasin professoreid, kes väitsid, et ma "ei ole epidemioloog", ja üks neist ütles mulle, et "olen otseselt vastutav miljonite surmade eest", kui avaldan oma töö, eksin ja see tekitas COVID-i surnud inimestes rahulolu.
Nende isiklike kohtumiste vahel erinevatel ametikohtadel olevate teadlastega ning Levitti ja Ioannidise avaliku kividega surnuksloopimise tõttu kartsin, et oma tulemuste avaldamise tulemusel hakatakse mind avalikult nimetama mitte-epidemioloogiks nagu Levitt ning vastutavaks surmade eest nagu Levitt ja Ioannidis.
Mul õnnestus oma tööd CDC prognoosikõnes 9. märtsil 2020 jagada. Esitasin, kuidas ma neid kiireid kasvumäärasid hindasin, nende mõju Hiina varajase puhangu tõlgendamisele ja nende mõju COVID-i praegusele olukorrale USA-s. Sel ajal oli teada, et COVID-i levik kogukonnas USA-s algas hiljemalt 15. jaanuaril.
Ma näitasin, kuidas jaanuari keskpaigas algav ja iga 2.4 päeva järel kahekordistuv puhang võib 2020. aasta märtsi keskpaigaks põhjustada kümneid miljoneid juhtumeid. Kõne saatejuht Alessandro Vespignani väitis, et ta ei usu seda ja et kiire kasvumäär võib olla lihtsalt tingitud juhtumite tuvastamise määra suurenemisest, ning lõpetas kõne.
Vaid 9 päeva pärast minu esinemist CDC kõnes selgus, et New Yorgi tervishoiuteenuste osutajate seas kahekordistus Covidi tõttu intensiivravi osakondadesse vastuvõttude arv iga 2 päeva tagant. Kuigi juhtumite tuvastamine võis suureneda, fikseeriti intensiivravi osakonda vastuvõtmise kriteeriumid, näiteks vere hapnikusisalduse kvantitatiivsed läviväärtused, ja nii näitas New Yorgi intensiivravi osakondade hüppeline tõus levimuse tõusu, mis kahekordistus iga 2 päeva tagant USA suurimas metropolipiirkonnas.
märtsi lõpuks, meie hinnangul külastas gripilaadse haigusega ambulatoorset arstiabi üle 8.7 miljoni inimese kogu USA-s *ILI) ja gripi testi tulemus oli negatiivne ning see paljude patsientide hinnang märtsis kinnitas COVID-pandeemia raskusastme madalamat hinnangut.
Olles näinud, kuidas Levitti, Ioannidist, Guptat ja teisi internetis rünnati väiksema raskusastmega pandeemia tõendite, analüüside ja arutluskäikude avaldamise eest, teadsin, et ILI artikli avaldamine oli äärmiselt aktiivses veebipõhises teadusringkonnas kõrvalekaldumine. Minu motivatsiooniks ei olnud olla kõrvalekaldumine, vaid nakatunud inimeste arvu hoolikas ja täpne hindamine ning nende hinnangute maailmale esitamine, sest maailm pidi teadma, kui halb oleks COVID, et sellele uudsele viirusele proportsionaalselt reageerida.
Pärast seda, kui me ILI artikli eeltrüki serveris avaldasime, ajalehe haaras Economisti geniaalne andmeajakirjanike meeskond ja see läks viraalseks. Ajalehe viiruslikuks muutudes hakkasid maine ja ametialased ohud, mida olin kartnud, materialiseeruma.
Kolleegid ütlesid, et riskin olla „vastutav miljonite surma eest“ (mis on sõna-sõnalt võttes genotsiidiga võrdväärne kuritegu), et mu käed on verega määrdunud, et ma „häirin rahvatervise sõnumit“, et ma „ei ole epidemioloog“ ja palju muud. Suulised kriitikad tulid igast küljest, inimestelt, kes olid kunagi kolleegid ja sõbrad, kuni teadusringkondade liikmeteni, kellest ma polnud varem kuulnudki, et nad ütlesid, et tapsin tuhandeid.
Teadust, mida ei jagata
Jätkasin selle alternatiivse Covid-teooria uurimist, mis põhineb kiiremal kasvul ja sellest tuleneval väiksemal raskusastmel. Selle teooria kohaselt on võimalik, et New York saavutas karjaimmuunsuse oma 2020. aasta märtsi laine ajal ja kui see nii on, siis saaks New Yorgi puhangu tunnuseid kasutada hilisemate ohjeldamata ja vähem leevendatud puhangute tulemuste ennustamiseks sellistes kohtades nagu Rootsi, Lõuna-Dakota ja Florida.
Ma hindasin, et 2020. aasta sügiseste puhangute ajal saavutab koroonajuhtumite arv haripunkti umbes 1 surmajuhtumiga 1,000 elaniku kohta ehk 340,000 XNUMX surmajuhtumiga. Sel ajal kasutasid tuntud epidemioloogid, kelle vaated olid kooskõlas „sõnumiga“, endiselt kõrge raskusastmega tulemuste hinnangud, kus viiruse leviku ohjeldamata jätmise korral oleksid võimalikud miljonid USA surmajuhtumid.
Olles aga kogenud ILI artiklile eelnenud ja järgnenud vaenutegevuse tulva ning näinud vaenutegevuse jätkumist vahelduva teadlaste rühma vastu, kellel olid sarnased, kuid „sõnumist” kõrvale kalduvad leiud, muretsesin selle täieliku teooria jagamise pärast.
Jälgisin 2020. aasta suvel tähelepanelikult, kuidas ootamatult madal ja varajane haigusjuhtude tipp Rootsis epidemiolooge hämmastas, kuid see oli minu teooriaga kooskõlas. Nägin, kuidas 2020. aasta sügisesed haiguspuhangud Chicagost Lõuna-Dakotani aeglustusid, nagu Levitt oli märganud, ja saavutasid haripunkti varem, kui hooajalise sundi põhjal võiksime oodata, ning viisil, mis oli kooskõlas 2020. aasta märtsi-aprilli New Yorgi haiguspuhanguga. USA maakonna mediaanväärtus oli umbes 1 surm 1,000 elaniku kohta, USA haiguspuhangu haripunkt oli umbes 350,000 XNUMX surmajuhtumit ja sadades suhteliselt vähe levinud maakondades vähenesid haigusjuhtude arvud enne vaktsiinide saabumist.
Ma lõpuks avaldas need prognoosid ja järeldused 2021. aasta aprillis, pärast seda, kui vaktsiinidel oli piisavalt aega levikuks ja loodetavasti ei väidaks keegi siis, et ma „sõnumit“ segasin. Ma varjasin neid tulemusi teadlikult eeltrüki serveritest, kuna kartsin õigustatult teadusringkondade vaenulikkust COVID-19 ajal.
Luues uurimiskeskkonna, mis on vaenulik väiksema raskusastmega pandeemia tõendite suhtes, lugesid teadlased uudiseid, et oma uskumusi ja tegusid ülehinnatud koroonariski osas põhjendada. See teadus ei olnud tõendite ja loogika abil võidetud ideede ausa võistluse tulemus, vaid ideede vaigistamine föderaalametnike poolt, kes koordineerisid... laastavad mahavõtmised konkureerivate vaadete, ühe teooria kallutatud sotsiaalse/massimeedia võimendamise ning konkreetse Covid-19 teooria pealesurumise normi kaudu nii era- kui ka avalikus vaenutegevuses.
Teaduse mitteametlik tsensuur COVID-19 ajal
Tsensuuril on palju vorme. Kõige äärmuslikum tsensuuri vorm on kõne ametlik kriminaliseerimine, näiteks Venemaal Putini sõja vastu protestivate inimeste vahistamine Ukrainas.
Covid-19 ajal ei tsenseeritud teadust mingi ametliku sotsiaalse kontrolli, näiteks sõnavabadust või konkreetsete tulemuste avaldamist keelavate seaduste abil. Teadust vaigistas aga mitteametlik sotsiaalne kontroll, meie kogukonna teadlased, kes surusid sõnade ja tegudega peale kitsast valikut teaduslikke uskumusi ning ebateaduslikke norme ja väärtusi selle kohta, kes võib esitada teaduslikke leide või teooriaid või kes saab teha ainulaadseid seisukohti ilma kolleegide ahistamiseta.
Olenemata sellest, kas teadlased ründasid Levitti ja Ioannidist või Suure Barringtoni deklaratsiooni allkirjastajaid Jay Bhattacharyat, Martin Kulldorffi ja Sunetra Guptat, kasutasid nad sotsiaalmeedia platvorme ja peavoolumeediat, et teiste teadlaste konkureerivaid seisukohti maha vaikida. The Washington Post, BuzzFeedvõi New York Timesile Artiklid ei ole mõeldud teadusliku ebakindluse lahendamiseks ega teaduslike debattide edendamiseks; need on kohad sõnumi võimendamiseks ja võimendatav sõnum oli see, et COVID-i riski hindamine madalamaks kui epidemioloogide kliki oma on vale või ebamoraalne ning seda ei tohiks pandeemiapoliitika arutamisel arvesse võtta või see ei ole asjakohane.
Twitter, sõjatsoon, mis on tuntud sütitava sisu võimendamise poolest, ei ole koht teaduslike vaidluste lahendamiseks, kuid see on tavaliselt koht inimeste väljakutsumiseks ja vihaste rahvahulkade mobiliseerimiseks, mis on võimelised inimesi vallandama.
Teadlaste avalikud rünnakud olid katsed avalikeks hukkamisteks ning meil, inimestel, on avalike hukkamiste pikk ja keeruline ajalugu. Ajalooliselt usuti, et avalikud hukkamised hoiavad paremini ära seadustest ja võimuesindajatest kõrvalekaldumist ning Covidi ajal olid avalikud karistused sarnase eesmärgiga heidutada pealtvaatajaid nagu mina tegemast midagi, mida võiks kaugeltki tõlgendada sarnasena kuriteole, mille eest suured Stanfordi teadlased kividega surnuks pillutati.
Teadlaste avaliku hukkamise katsete sotsioloogiline mõju ja üsna võimalik, et ka eesmärk, mis rõhutas Covidi tulemuste ebakindlust või, mis veelgi hullem, Covidi pandeemia koormuse väiksemat raskusastet, oli mitteametlik sotsiaalne kontroll selliste teadlaste nagu mina üle, kes analüüsisid Covid-19 andmeid iga päev 2020. aastal ja jäid järeldustele, mis rõhutasid ebakindlust või hindasid väiksemat raskusastet.
Kriminoloogias püüab sotsiaalse kontrolli teooria selgitada, miks mõned inimesed panevad toime kuritegusid ja teised mitte, ning minu arvates on sotsiaalse kontrolli teooria kõige kasulikum selleks, et mõista omaenda valikuid mitte avaldada oma tööd 2020. aasta keskpaigas või lõpus.
Kogu 2020. aasta jooksul nägin, kuidas sotsiaalmeedia platvormidest ja massimeediast said tööriistad nõusoleku koostamine avalikkuse nõustuma võimsa epidemioloogide klikiga. Need epidemioloogid väitsid, et nende teadus on vaieldamatu ja kaitsesid oma teadusteooriaid vaidluste eest, avalikult levitades sanktsioone teadlaste vastu. Häbi, kriitika, naeruvääristamine, hukkamõist ja muud meetmed normidest ja väärtustest kõrvalekaldumise kontrollimiseks, avaldades tööd kooskõlas selle epidemioloogide klikiga või ekspertidega, keda nad heaks kiidavad.
Sellisel mitteametlikul sotsiaalsel kontrollil teaduslike leidude üle pole kohta üheski mõistlikus ühiskonna teadusideaalis. Kui me lubame teadlastel teisi teadlasi isiklike rünnakute kaudu maha teha, kui me ei suuda lahti harutada teadlaste ja massimeedia (mida nad kasutavad oma teooriatesse uskumise tekitamiseks) vahelist tihedat seost, siis see, mida me nimetame "teaduseks", oleks võitlus uskumuste pärast, mida ei vahenda mitte rahumeelsed ja koostööpõhised tõendite ja mõistuse ideaalid, vaid metsik kultuurisõja vägivald. Sellest saab barbaarne meediavõitlus teadusliku domineerimise saavutamiseks teisitimõtlejate naeruvääristamise ja teisitimõtlemise mahasurumise teel mitteametliku sotsiaalse kontrolli abil.
Tee edasi
Kui aga uurime halastamatult meedia kasutamist teaduses ja kuulsate teadlaste kõrgetasemelisi avalikke hukkamiskatseid, saame tuvastada oma teaduses sotsioloogilise vähi ja selle enne edasist metastaaside teket välja juurida. Teadus, mida me kunagi ei jaga, riskib osutuda leiuks, mida me pole kunagi leidnud.
Jagamata teadusandmete kuhja kasvades kannatab meie teaduslik arusaam kriisidest, näiteks pandeemiatest, tundmatu teaduse hõrenemise all. Kõigi teadlaste huvides peaks olema hõlbustada teaduslike ideede jagamist, et tagada, et ükski teadus ei jääks jagamata naeruvääristamise või avaliku hukkamise kartuses.
Õnneks oleme me teadlased. Me saame luua uusi platvorme ja institutsioone ning luua paremaid ja professionaalsemaid meediume teaduslike ideede vahetamiseks, me saame reformida teadust enne järgmist pandeemiat.
Liituge vestlusega:
Avaldatud all Creative Commons Attribution 4.0 rahvusvaheline litsents
Kordustrükkide puhul palun muutke kanooniline link tagasi algsele. Brownstone'i instituut Artikkel ja autor.
