모델링이 나빠지다

새로운 논문에 따르면, 노인이 아닌 인구에서는 백신 접종 전 사망률이 극히 낮았음이 밝혀졌습니다.

비노인 인구에서 COVID-19의 연령별 감염 사망률

환경 연구, 216권, 3부, 1년 2023월 114655일, XNUMX

추상

COVID-19의 가장 큰 부담은 노인들이 지고 있으며, 요양원에 거주하는 사람들은 특히 취약합니다. 그러나 전 세계 인구의 94%는 70세 미만이고 86%는 60세 미만입니다. 이 연구의 목적은 백신 접종이나 이전 감염이 없는 비노인에서 COVID-19의 감염 사망률(IFR)을 정확하게 추정하는 것이었습니다. SeroTracker와 PubMed(프로토콜: https://osf.io/xvupr)에서 체계적인 검색을 통해 백신 접종 전 혈청 유병률 데이터가 있는 40개국을 포함하는 38개의 적격 국가 혈청 유병률 연구를 확인했습니다. 29개국(고소득 국가 24개국, 기타 국가 5개국)의 경우 공개적으로 사용 가능한 연령별 COVID-19 사망 데이터와 연령별 혈청 유병률 정보를 사용할 수 있었으며 0.034차 분석에 포함되었습니다. IFR은 0.013~0.056세 인구의 경우 중앙값이 0%(사분위 범위(IQR) 59~0.095%)이고, 0.036~0.119세의 경우 0%(IQR 69~0.0003%)였습니다. 중앙값 IFR은 0~19세에서 0.002%, 20~29세에서 0.011%, 30~39세에서 0.035%, 40~49세에서 0.123%, 50~59세에서 0.506%, 60~69세에서 4%였습니다. IFR은 10년마다 약 9배 증가합니다. COVID-19 사망자의 추정 연령 분포를 가진 다른 0.025개국의 데이터를 포함하면 0.032~0세의 경우 중간 IFR이 59~0.063%, 0.082~0세의 경우 69~0.03%가 됩니다. 메타 회귀 분석에서도 이 연령대에서 각각 0.07%와 XNUMX%의 글로벌 IFR이 제시되었습니다. 

현재 분석 결과, 이전에 제시된 것보다 비노인 인구에서 백신 접종 전 IFR이 훨씬 낮은 것으로 나타났습니다. 

국가 간에 큰 차이가 존재했으며 이는 합병증 및 기타 요인의 차이를 반영할 수 있습니다. 이러한 추정치는 백신의 광범위한 사용, 이전 감염 및 새로운 변종의 진화로 인한 추가 IFR 감소를 파악할 수 있는 기준선을 제공합니다.

위 데이터에서 백신 접종 전 시대의 중간 감염 사망률(IFR)은 다음과 같습니다.

• 0.0003~0세에서 19% 
• 0.002~20세에서 29%
• 0.011~30세에서 39%
• 0.035~40세에서 49%
• 0.123~50세에서 59%
• 0.506~60세에서 69%
• 0.034~0세 연령대의 경우 59% 
• 095~0세의 경우 69%.

비노인 인구에 대한 이러한 IFR 추정치는 이전의 계산 및 모델에서 제시된 것보다 훨씬 낮습니다.

2020년 초반으로 돌아가는 것을 기억하는 사람이 있습니까? 현대에 호흡기 질환에 대한 사망률과 감염률(R0)에 대한 전 세계적 재앙에 대한 끔찍한 예측을 기억하십니까? 당시 "신종 코로나바이러스"라고 불렸던 것이 다음 스페인 독감이 될 것이라는 예측이었습니다. 유일한 해결책은 국가 전체를 봉쇄하는 것이었습니다. 이 모델링으로 인해 전 세계 정부가 패닉에 빠졌습니다. 이 모델링으로 인해 기존 미디어가 붕괴되었습니다.

이러한 노력을 주도하고 끔찍한 예측으로 세상을 잘못된 길로 이끈 과학자 중 한 명은 임페리얼 칼리지의 박사인 닐 퍼거슨입니다. 

Imperial College London의 Ferguson 팀은 수백만 명의 생명을 구했다고 주장 그의 모델을 구현한 봉쇄 정책을 통해. 엄격한 봉쇄가 시행되지 않으면 영국에서 첫해에 수백만 명이 사망할 것으로 예측한 것은 Imperial College 모델입니다. 일단 시행되자 Ferguson과 Imperial College는 봉쇄의 "성공"에 대한 공을 빠르게 차지했습니다.

퍼거슨 박사가 구한 3.1만 명의 생명에 대한 추산은 철저히 “우스꽝스럽고 비과학적인 운동, 그들은 봉쇄 없이 일어날 일에 대한 반사실적 가정으로 자신의 가상 투영을 사용하여 모델을 검증한다고 주장했습니다." 다른 모델과 실제 데이터는 퍼거슨의 모델을 불신했지만 피해는 이미 발생했습니다. 봉쇄, 격리, 마스크 착용, 제대로 테스트되지 않은 EUA 제품(예: 실험적 백신)은 우리 모두에게 큰 타격을 주었습니다. 결국, 그 중 어떤 것이 필요했을까요?

일론 머스크는 퍼거슨을 "“터무니없이 가짜 과학을 하는 완전한 도구”” 샌디에이고의 시드니 키멜 암 센터의 전 과학 책임자이자 혈관 생물학 전문가인 제이 슈니처는 다음과 같이 말했습니다.나는 보통 과학자에 대해 이런 말을 하기 꺼려하지만 그는 홍보를 노리는 사기꾼의 경계선에 서 있습니다."(국립 검토).

NHS와 세계 정부, 우리 정부를 포함하여 10년, 10년, 10년, 거듭거듭 감염병 모델링을 위해 퍼거슨 박사에게 의지했습니다. 퍼거슨은 그들이 원하는 것을 제공합니다. 관료와 행정 국가가 다시 한 번 나서서 중요한 사람이 되는 이유입니다. 그의 암울한 모델 중 하나는 연방 재난 대비 예산을 천문학적 규모로 늘릴 수 있습니다. 그것은 하급 공중 보건 공무원에게는 원초적인 힘입니다. 싫어할 것이 뭐가 있겠습니까? 

단 하나의 사실을 제외하고:

퍼거슨의 연구가 의미하는 바는 명확하다. 봉쇄를 정당화하는 데 사용된 주요 모델은 첫 번째 현실 세계 테스트에서 실패했다.

퍼거슨의 사망률이 엄청나게 높을 것이라는 예측은 엄청나게 과장된 것이었습니다.

봉쇄는 완전히 실패했습니다. 

하지만 이것은 퍼거슨이 세계 무대에서 처음으로 실패한 감염병 모델링 실수는 아니다. 다음은 그의 이전 예측의 두 가지 예이다.

• 퍼거슨은 150년 조류 독감 발병 당시 최대 2005억 282천만 명이 조류 독감으로 사망할 수 있다고 예측했습니다. 이 예측은 놀랍게도 빗나갔고, 2003년에서 2009년 사이에 전 세계적으로 조류 독감으로 사망한 사람은 총 XNUMX명이었습니다.
• 2009년에  퍼거슨의 모델 중 하나 영국에서 돼지 독감이 창궐해 65,000명이 사망할 것으로 예측됨 최종 수치는 500 미만이었습니다.. 이 모델링은 수많은 공중 보건 관리 담당자들을 당황하게 만들고, 전 세계적으로 관리들과 대중들에게 당황감을 안겨주었습니다.

그렇다면 보리스 존슨과 우리 정부는 왜 코로나 위기 초기에 그의 모델을 지침으로 삼았을까요? 그들은 퍼거슨의 봉쇄가 효과가 있을 것이라는 주장을 받아들였는데, 그런 잔혹한 조치가 어떤 영향을 미칠 것이라는 증거나 공공 정책 지침이 전혀 없었기 때문일까요?

그들은 그저 그렇게 순진했던 걸까?

여기서 더욱 미친 일이 벌어집니다. 2020년 초에 퍼거슨이 한 모델링이 1) “비약물적 개입(봉쇄 및 마스크)이 효과가 있었던 이유는 (여기 순환 논리) 그의 모델링 예측이 실현되지 않았기 때문입니다. 2) 그리고 백신이 모든 측면에서 효과가 있었다는 것은, 다시 말해 그의 모델링 예측이 실현되지 않았기 때문입니다. 

하지만 여기 있습니다. 중요한 새로운 논문 (위에서 논의) 비노인 인구에서 백신 접종 전 사망률이 극히 낮았다는 것을 입증합니다. 즉, 퍼거슨의 모델이 틀렸다는 증거가 더 많아졌다는 뜻이고(다시 한 번), 국가가 후원하는 미디어에서 무슨 말을 듣게 될까요?

귀뚜라미.

미국 상원에 있는 제 동료가 최근에 저에게 알려준 바에 따르면, 공화당 상원의원들이 퍼거슨의 최근 논문에 실린 모델링 데이터를 바탕으로 워프스피드의 성공에 대해 서로 칭찬을 아끼지 않았다고 합니다.

이 물건을 만들 수 없습니다.

저자의 재출판 서브 스택.