REILLY: Ne postoje empirijski dokazi za ova zatvaranja

Prije nekoliko tjedana, jedan od boljih kvantitativnih znanstvenika u Sjedinjenim Državama, John Ioannidis sa Stanforda, iznio je kritički važno pitanje. Tijekom pandemije koronavirusa, “mi donosimo odluke bez pouzdanih podataka”, rekao je.

Kao što su Ioannidis i drugi istaknuli, mi zapravo ne znamo stvarnu stopu smrtnosti Covid-19. Zastrašujuće i često navođene stope smrtnosti poput “tri posto” dolaze uspoređivanjem poznatih smrtnih slučajeva s malim brojem službeno testiranih ljudi. Ti slučajevi testiranja uglavnom se sastoje od bolesnih i simptomatičnih ljudi ili onih koji su imali neposredni kontakt s nekim za koga se znalo da ima Covid-19 — umjesto od daleko veće baze ljudi koji su možda imali blagu verziju bolesti. Zbog istog problema, mi također ne znamo pravu stopu zaraze. Nedavna njemačka studija ukazuje da bi ona mogla iznositi do čak 15 posto.

Konačno, čini se da ne znamo učinkovitost različitih strategija koje su usvojile nacionalne i lokalne vlasti kao odgovor na bolest — u rasponu od zagovaranja socijalnog distanciranja do sveobuhvatnih karantena.

Ovaj komad bavi se tim pitanjem. Kao profesionalni politolog, analizirao sam podatke iz projekta Worldometers Coronavirus, zajedno s informacijama o stanovništvu, gustoći naseljenosti, srednjem dohotku, srednjoj dobi i različitosti svake američke države, kako bih utvrdio jesu li države koje su usvojile karantene ili naredbe “ostanka na mjestu” doživjele manje Covid-19 slučajeva i smrti u odnosu na one koje provode strategiju socijalnog distanciranja bez formalnog zatvaranja. Nakon toga nakratko širim ovu analizu kako bih usporedio zemlje. Ukratko, ne nalazim da su zatvaranja učinkovitiji način rukovanja koronavirusom od dobro implementiranih mjera socijalnog distanciranja.

Najosnovniji način testiranja ove teze jest izravnom usporedbom. Od 6. travnja, sedam američkih država nije usvojilo naredbe “ostanka na mjestu”, nametnuvši umjesto toga restrikcije socijalnog distanciranja poput zabrane velikih okupljanja i određivanja obaveznog razmaka od šest stopa (183 cm) te maksimalnog ograničavanja kupaca unutar svih prodajnih mjesta. Tih sedam država su Arkansas, Iowa, Nebraska, Sjeverna Dakota, Južna Dakota, Utah i Wyoming. Te države prijavile su 1.620, 2.141, 952, 343, 1.311, 2.542 odnosno 288 slučajeva Covid-19 — ili u prosjeku 1.321 slučaj. Države su izvijestile o 37, 60, 21, 9, 7, 20 odnosno 2 smrti ili u prosjeku 22,3 smrti. Ubacivanje Južne Karoline u jednadžbu, koja nije usvojila ostanak na mjestu sve do 6. travnja i još uvijek dozvoljava većinu vjerskih službi, ne mijenja dramatično navedene brojke — te države u prosjeku imaju 1.613 slučajeva i 33 smrti.

Kakve su te države u odnosu na ostatak SAD-a? Prilično dobro. Prema Worldometers, do istog vremena, broj službeno testiranih Covid-19 slučajeva u američkim državama — uključujući Guam, Portoriko i Washington D.C. — kretao se od 226.343 u New Yorku do 135 na Guamu. Prosječan broj Covid-19 slučajeva u američkim državama bio je 12.520. Broj umrlih po državama kretao se od 16.251 (New York) do dva (Wyoming), u prosjeku 642 smrtna slučaja. Ako uklonimo netipičan slučaj države New York, u kojoj je gotovo polovica svih američkih Covid-19 smrtnih slučajeva, te brojke pomaknule su se prema dolje — na 8.408 slučaja i 342 smrti u prosjeku po državi. Međutim, čak i ako iz jednadžbe uklonimo New York, države sa socijalnim distanciranjem doživjele su znatno manje slučajeva i smrti nego je to u državama sa sveobuhvatnim karantenama.

Zagovornik zatvaranja mogao bi prigovoriti da su države sa socijalnim distanciranjem mala mjesta, locirana na američkom “području prelijetanja”. Iako bi se ova pritužba mogla jednako temeljiti na predrasudama kao i na stvarnosti — Utah, Nebraska i Južna Carolina su prilično velika mjesta — sljedeći korak u mojoj analizi bio je prilagodba prema broju stanovnika, korištenjem standardne metrike smrti na milijun stanovnika. Abecednim redom, sedam država sa socijalnim distanciranjem doživjelo je 12, 19, 11, 12, 8, 7 i tri smrti na milijun — u prosjeku 10 smrti na milijun kad isključite i 12 kad uključite Južnu Karolinu.

Ponovno, te brojke su vrlo povoljne u usporedbi s SAD-om u cjelini, usprkos prilagođavanju prema broju stanovnika. U svim američkim državama, broj smrti na milijun varirao je od 828 (New York) do tri (Wyoming) ili u prosjeku 69. S New Yorkom izvan jednadžbe, najteže pogođena preostala država bila je New Jersey, s 8.480 slučajeva i 396 smrti. Prosječan broj slučajeva na milijun u državama bez New Yorka bio je 1.391, dok je prosječan broj smrtnih slučajeva na milijun iznosio 54. U usporedbi država sa socijalnim distanciranjem s uključenom Južnom Karolinom i američkih država bez New Yorka, države sa socijalnim distanciranjem su doživjele 663 slučaja na milijun i 42 smrtna slučaja na milijun manje u prosjeku od država sa zatvaranjima.

Nakon toga sam pokrenuo regresijski model. Za one koji nisu upoznati s akademskim statističkim metodama, regresija — u ovom slučaju linearna regresija — je kompjuterizirana matematička tehnika koja istraživaču dozvoljava mjerenje utjecaja jedne varijable na drugu sa svim ostalim relevantnim faktorima u konstanti. U ovom slučaju, varijable za svaku državu uključenu u moj model bile su: stanovništvo, gustoća naseljenosti, srednji dohodak, srednja dob, različitost (izmjerena kao postotak manjina u stanovništvu) i strategija države u odgovoru na Covid-19 (0 = zatvaranje, 1 = socijalno distanciranje). Skup podataka koji se koristio za konstrukciju ovog modela dostupan je svima koji ih žele zatražiti.

Pitanje koje je model postavio bilo je imaju li države sa zatvaranjima manje Covid-19 slučajeva i smrti od onih sa socijalnim distanciranjem, prilagođeno svim gore navedenim varijablama. Odgovor? Ne. Učinak strategije odgovora države u oba moja slučaja bio je krajnje beznačajan. “P-vrijednost” za varijablu koja je predstavljala strategiju bila je 0,94 kad je regresirana prema metrici smrti, što znači da postoji 94 posto šanse da je bilo koji odnos između različitih mjera i Covid-19 smrti bio rezultat čiste slučajnosti.

Jedina varijabla koja je bila statistička značajna u pogledu slučajeva i smrti je stanovništvo (p=0,006 odnosno 0,021). U američkim državama, svako povećanje u populaciji od 100.000 odgovaralo je 1.779 dodatnih Covid-19 slučajeva, čak i s više prilagođenih drugih faktora. Velika, gusto naseljena područja imaju veću vjerojatno da će se mučiti s Covid-19, bez obzira na usvojenu strategiju odgovora — iako bi za globalne megagradove poput New Yorka i Chicaga, oprezniji pristup mogao imati smisla.

I konačno, proširio sam svoju analizu na međunarodnu scenu. Kao što je naširoko izvješćivano, Švedska se nije odlučila na zatvaranje uslijed Covid-19 i Šveđani su se umjesto toga odlučili na usvajanje mjera socijalnog distanciranja sličnim onima u sedam američkih država na koje sam se prethodno usredotočio.

Ponovno, postoji vrlo malo dokaza da je Švedska postala nemoguća za život kao žarište Covid-19. Do 17. travnja, švedska Covid-19 statistika bila je: 13.216 ukupnih slučajeva, 1.400 ukupnih smrti, 1.309 slučaja na milijun i 139 smrti na milijun. U kontekstu slučajeva na milijun stanovnika, Švedska je nešto iznad svojih susjeda Danske (1.221) i Norveške (1.274). Ali ako gledamo Europu u cjelini, Švedska je na 23. mjestu prema broju slučajeva na milijun i 10. u smrti na milijun stanovnika.

Nerado uspoređujem europske primjere s mnogim zemljama Istočne Azije koje su izbjegle značajna zatvaranja — osobito jer te zemlje imaju znatno bolje strategije ranog reagiranja i mogu postojati veće kulturne razlike koje je teško kvantificirati. Ali u osnovi vrijedi isti obrazac. Kad sam provodio svoju analizu, Japan je ukupno imao 9.231 slučaj, 190 smrti, 72 slučaja na milijun i dvije smrti na milijun. Južna Koreja je imala 10.635 slučajeva, 230 smrti, 207 slučajeva na milijun i četiri smrti na milijun. Tajvan je imao ukupno 395 slučajeva i samo šest smrti, što iznosi 17 slučajeva na milijun i 0,03 smrti na milijun.

Naravno, niti jedna analiza ne može pružiti doista uvjerljiv odgovor na tako velika pitanja poput onih koje postavlja Covid-19. Učenjaci i znatiželjni građani koji ovo čitaju možda bi željeli ponovno pokrenuti moju analizu s trenutačnim aktivnim slučajevima kao ovisnom varijablom, a ne ukupnim slučajevima ili slučajevima na milijun — iako sumnjam da bi to učinilo previše razlike. Svakako bi imalo smisla ponovno napraviti moju regresiju s ubačenom varijablom “datuma prvog slučaja”. Zadržao sam model ograničenim na pet neovisnih varijabli zbog malog broja dostupnih opažanja na temelju države i izostavio sam je budući da su datumi početka bili prilično slični u većini američkih država. Međutim, uključivanje te informacije moglo bi teoretski proizvesti drugačije rezultate. Što više podataka, to bolje.

Međutim, sveukupno, činjenica da su prilično velike regije od Utaha i Švedske do većeg djela Istočne Azije izbjegle stroga zatvaranja bez da ih je pregazio Covid-19, je značajna.

Izvorni odgovor na Covid-19 bio je potaknut razumljivim strahom od nepoznate bolesti. Epidemiolog Neil Ferguson projicirao je da bi samo u SAD-u moglo umrijeti 2,2 milijuna ljudi, a malo je svjetskih vođa koji bi dopustili ostvarenje takvih tmurnih predviđanja.

Međutim, kako je vrijeme prolazilo, pojavili su se novi podaci. Vrhunski tim sa Sveučilišta Stanford istaknuo je da stopa zaraze Covid-19 logično mora biti daleko veća od one službeno testirane, a stopa smrtnosti virusa bi time bila mnogo bliža 0,1 posto nego 2 ili 4 posto koliko je u početku bilo očekivano. A empirijske analize nacionalnih i lokalnih strategija odgovora, uključujući i ovu, ne moraju nužno ustanoviti da skupa zatvaranja funkcioniraju bolje protiv virusa od socijalnog distanciranja.

Raspravljanje o ovim činjenicama ne bi trebao biti tabu.