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Le silence des scientifiques 

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Au début de la pandémie de Covid, Michael Levitt a remarqué une décroissance progressive des taux de croissance des cas au fil du temps à Wuhan, et beaucoup ont rejeté ou ignoré ses observations en raison de ce qu'ils considéraient comme des références inappropriées et des méthodes mathématiques non conventionnelles (courbes de Gompertz, par opposition aux modèles compartimentaux conventionnels en épidémiologie).

Certains chercheurs sont allés jusqu'à qualifier le travail de Michael Levitt de "absurdité mortelle», affirmant qu'il était un membre irresponsable de la communauté scientifique en n'étant pas épidémiologiste et en présentant des travaux qui, selon les critiques de Levitt, minimisaient le coronavirus.

Le 17 mars 2020, John Ioannidis a fait valoir que la gravité de Covid était incertaine et que des politiques de confinement extrêmes telles que les verrouillages pourraient éventuellement causer plus de tort que la pandémie elle-même, provoquant une culture persistante d'animosité envers le Dr Ioannidis, à partir de fausses déclarations de conflits d'intérêts en 2020 aux personnes accusant Ioannidis de "science horrible" et plus.

Mon expérience d'épidémiologiste "déviant"

En tant que biologiste mathématicien étudiant les virus passant des chauves-souris aux humains pendant quelques années avant Covid, et en tant qu'analyste de séries chronologiques avec près d'une décennie d'expérience dans les prévisions au début de 2020, j'étudiais également Covid depuis janvier 2020. 

J'ai remarqué la sagesse des courbes de Gompertz de Levitt - Levitt a trouvé une observation que j'avais moi-même trouvée de manière indépendante, de décroissances régulières du taux de croissance des cas bien avant que les cas n'atteignent un pic à Wuhan, puis lors des premières épidémies en Europe et aux États-Unis. Dans mon propre travail, j'ai trouvé des preuves en février 2020 que les cas doublaient tous les 2-3 jours (estimation médiane 2.4 jours) au début de l'épidémie de Wuhan à un moment où les épidémiologistes populaires pensaient que la prévalence de Covid doublerait tous les 6.2 jours.

Nous savions à l'époque que les premiers cas avaient été exposés fin novembre 2019. Supposons que le premier cas ait eu lieu le 1er décembre 2019, 72 jours avant le pic approximatif des cas au début de 2020 en Chine le 11 février 2020. Si les cas ont strictement doublé tous les 2.4 jours au cours de cette période de 72 jours, jusqu'à 1 milliard de personnes, soit les 2/3 de la Chine, auraient été infectées. Si, au contraire, les cas doublaient tous les 5 jours, nous nous attendrions à ce qu'environ 22,000 XNUMX personnes soient infectées en Chine. 

Si les cas doublaient tous les 6.2 jours, nous nous attendrions à ce que 3,100 19 personnes soient infectées en Chine. Plus on croyait que le taux de croissance des cas était lent, moins ils s'attendaient à avoir de cas, plus le taux de mortalité par infection qu'ils estimaient était élevé et plus ils craignaient que la pandémie de Covid-XNUMX ne soit grave. Ces découvertes m'ont amené à voir le mérite des observations du Dr Levitt et à être d'accord avec l'énoncé par le Dr Ioannidis de l'incertitude scientifique entourant la gravité de la pandémie de Covid que le monde était sur le point de connaître.

Cependant, lorsque j'ai vu comment le monde traitait Levitt, Ioannidis et bien d'autres scientifiques avec des opinions contraires qui reflétaient la mienne, j'ai eu peur des risques possibles pour ma réputation et ma carrière en partageant ma science. J'ai essayé de partager mon travail en privé, mais j'ai rencontré des professeurs affirmant que je n'étais «pas un épidémiologiste», et l'un d'eux m'a dit que je «serais directement responsable de la mort de millions de personnes» si je publiais mon travail, me trompais et inspirais la complaisance dans personnes décédées du COVID. 

Entre ces rencontres personnelles de scientifiques occupant divers postes et la lapidation publique de Levitt et Ioannidis, je craignais que la publication de mes résultats ne me fasse appeler publiquement non-épidémiologiste comme Levitt, et responsable de décès comme Levitt et Ioannidis. .

J'ai réussi à partager mon travail lors d'un appel de prévision du CDC le 9 mars 2020. J'ai présenté comment j'ai estimé ces taux de croissance rapides, leurs implications pour l'interprétation de l'épidémie précoce en Chine et leurs implications pour l'état actuel du COVID aux États-Unis. La transmission communautaire de Covid aux États-Unis était connue à l'époque pour avoir commencé le 15 janvier au plus tard, 

J'ai montré comment une épidémie commençant à la mi-janvier et doublant tous les 2.4 jours pouvait causer des dizaines de millions de cas d'ici la mi-mars 2020. L'hôte de l'appel, Alessandro Vespignani, a affirmé qu'il n'y croyait pas, que la croissance rapide les taux pourraient simplement être attribuables à l'augmentation des taux de vérification des cas, et a mis fin à l'appel.

À peine 9 jours après ma présentation lors de l'appel du CDC, il a été constaté que les admissions de Covid dans les USI doublaient tous les 2 jours parmi les prestataires de soins de santé à New York. Alors que la détermination des cas pourrait augmenter, les critères d'admission aux soins intensifs, tels que les seuils quantitatifs de concentrations d'oxygène dans le sang, ont été fixés et ainsi la poussée des soins intensifs de NYC a révélé une véritable poussée de prévalence doublant tous les 2 jours dans la plus grande région métropolitaine des États-Unis. 

Fin mars, nous avons estimé qu'un excès de 8.7 millions de personnes à travers les États-Unis ont consulté un prestataire de soins ambulatoires souffrant d'un syndrome grippal * ILI) et testé négatif pour la grippe, et cette estimation de nombreux patients en mars a corroboré une estimation inférieure de la gravité de la pandémie de COVID.

Après avoir vu Levitt, Ioannidis, Gupta et bien d'autres se faire harceler en ligne pour avoir publié leurs preuves, analyses et raisonnements pour une pandémie de moindre gravité, je savais que la publication de l'article sur l'ILI était un acte de déviance dans une communauté scientifique en ligne extrêmement active. Ma motivation n'était pas d'être un déviant, mais d'estimer soigneusement et précisément le nombre de personnes infectées, et de présenter ces estimations au monde, car le monde avait besoin de savoir à quel point le COVID serait mauvais pour réagir proportionnellement à ce nouveau virus. 

Cependant, après avoir publié l'article ILI sur le serveur de préimpression, l'article a été repris par une brillante équipe de journalistes de données à l'Economist et est devenu viral. Au fur et à mesure que le journal devenait viral, les menaces de réputation et professionnelles que je craignais ont commencé à se matérialiser.

Des collègues ont dit que je risquais d'être "responsable de la mort de millions de personnes" (un crime comparable à un génocide, si le commentaire est pris au pied de la lettre), que j'avais du sang sur les mains, que je "perturbais le message de santé publique", que je n'était «pas un épidémiologiste», et plus encore. Les pierres verbales sont venues de tous les côtés, de personnes qui étaient autrefois des collègues et des amis à des membres de la communauté scientifique dont je n'avais jamais entendu parler avant de dire que j'avais tué des milliers de personnes.

La science non partagée

J'ai continué à étudier cette théorie alternative de Covid basée sur une croissance plus rapide et sa moindre gravité implicite. Selon cette théorie, il est possible que la ville de New York ait atteint l'immunité collective lors de sa vague de mars 2020 et, si c'est le cas, les caractéristiques de l'épidémie à New York pourraient être utilisées pour prédire les résultats d'épidémies ultérieures non confinées et moins atténuées dans des endroits comme la Suède, Dakota du Sud et Floride.

J'ai estimé que les cas de Covid lors des épidémies de l'automne 2020 culmineraient à environ 1 décès pour 1,000 340,000 habitants ou XNUMX XNUMX décès. À cette époque, d'éminents épidémiologistes dont les opinions s'alignaient sur « le message » utilisaient encore estimations des résultats de haute gravité, où des millions de décès aux États-Unis seraient possibles si le virus n'était pas contenu.

Cependant, après avoir connu le déluge d'hostilités avant et après l'article de l'ILI, et vu la poursuite des hostilités contre un groupe de scientifiques en rotation avec des découvertes similaires qui s'écartaient du "message", je me suis inquiété de partager cette théorie complète. 

J'ai observé attentivement à l'été 2020 le pic de cas étonnamment bas et précoce en Suède qui a déconcerté les épidémiologistes, mais qui s'alignait parfaitement sur ma théorie. J'ai vu les épidémies de l'automne 2020 de Chicago au Dakota du Sud ralentir, comme Levitt l'avait remarqué, et culminer plus tôt que prévu du forçage saisonnier et d'une manière cohérente avec l'épidémie de mars-avril 2020 à New York. Le comté médian des États-Unis a culminé à environ 1 décès pour 1,000 350,000 habitants, l'épidémie aux États-Unis a culminé à environ XNUMX XNUMX décès et les épidémies dans des centaines de comtés relativement non atténués ont vu les cas diminuer avant l'arrivée des vaccins.

j'ai fini par ont publié ces prévisions et conclusions en avril 2021, après que les vaccins aient eu suffisamment de temps pour se déployer et j'espère que personne ne prétendra que je perturbe "le message". J'ai délibérément caché ces découvertes aux serveurs de préimpression en raison d'une crainte justifiée d'hostilité de la part de la communauté scientifique pendant le COVID-19. 

En créant un environnement de recherche hostile aux preuves d'une pandémie de moindre gravité, les scientifiques lisent les informations pour informer leurs croyances et leurs actions d'un risque Covid surestimé. Cette science n'était pas le résultat d'une compétition loyale d'idées gagnées par les preuves et la logique, mais un silence des idées par les fonctionnaires fédéraux coordonnant démontages dévastateurs d'opinions concurrentes, par l'amplification biaisée par les médias sociaux/de masse d'une théorie, et par une norme d'hostilités privées et publiques appliquant une théorie particulière de Covid-19.

Censure informelle de la science dans COVID-19

La censure prend plusieurs formes. La forme la plus extrême de censure est la criminalisation formelle de la parole, comme les arrestations de personnes en Russie qui protestent contre la guerre de Poutine contre l'Ukraine. 

La science dans Covid-19 n'a été censurée par aucun contrôle social formel tel que des lois interdisant la parole ou la publication de résultats particuliers. La science a cependant été réduite au silence par un contrôle social informel, par des scientifiques de notre communauté appliquant, par des mots et des actes, une gamme étroite de croyances scientifiques et de normes et valeurs non scientifiques sur qui pourrait présenter une découverte ou une théorie scientifique, ou qui peut faire une découverte unique. point sans être harcelé par des collègues.

Qu'il s'agisse d'attaquer Levitt et Ioannidis ou les signataires de la déclaration de Great Barrington Jay Bhattacharya, Martin Kulldorff et Sunetra Gupta, les scientifiques ont utilisé les plateformes de médias sociaux et les médias grand public pour éliminer les opinions divergentes d'autres scientifiques. Mais Washington post, BuzzFeedou les articles ne sont pas des lieux pour résoudre l'incertitude scientifique ou faire avancer les débats scientifiques ; ce sont des lieux pour amplifier un message, et le message amplifié était qu'estimer que le risque de COVID est inférieur à celui d'une clique d'épidémiologistes est faux ou immoral et ne devrait pas être pris en compte ou n'est pas pertinent lors de la discussion de la politique en cas de pandémie. 

Twitter, une zone de guerre bien connue pour amplifier le contenu incendiaire, n'est pas l'endroit pour résoudre les débats scientifiques, mais c'est généralement un endroit pour appeler les gens et mobiliser des foules en colère capables de faire virer des gens.

Les attaques publiques contre les scientifiques étaient des tentatives d'exécutions publiques, et nous, les humains, avons une longue et troublée histoire d'exécutions publiques. Historiquement, les exécutions publiques étaient censées mieux dissuader les déviances des lois et des autorités, et les punitions publiques de Covid avaient un objectif similaire de décourager les spectateurs comme moi de faire quoi que ce soit qui pourrait être interprété à distance comme similaire au crime qui a fait lapider de grands scientifiques de Stanford. 

L'effet sociologique, et très probablement l'intention, des tentatives d'exécutions publiques de scientifiques soulignant l'incertitude des résultats de Covid ou, pire encore, estimant la gravité moindre du fardeau de la pandémie de Covid, était le contrôle social informel de scientifiques comme moi qui analysaient les données de Covid-19 chaque jour de 2020 et s'est assis sur des résultats soulignant l'incertitude ou estimant une gravité moindre.

En criminologie, la théorie du contrôle social tente d'expliquer pourquoi certaines personnes commettent des crimes et d'autres non, et je trouve que la théorie du contrôle social est plus utile pour comprendre mes propres choix de ne pas publier mon travail entre le milieu et la fin de 2020. 

Tout au long de 2020, j'ai été témoin de la façon dont les plateformes de médias sociaux et les médias de masse sont devenus des outils pour fabriquer le consentement du public d'être d'accord avec une puissante clique d'épidémiologistes. Ces épidémiologistes ont affirmé que leur science était incontestée et ont protégé leurs théories scientifiques de la contestation en diffusant publiquement des sanctions contre leurs collègues scientifiques. Honte, critique, moquerie, désapprobation et autres freins à la déviance aux normes et valeurs d'édition de travaux en accord avec cette clique d'épidémiologistes, ou d'experts qu'ils approuvent.

Un tel contrôle social informel sur les découvertes scientifiques n'a pas sa place dans un idéal raisonnable de la science dans une société. Si nous permettons aux scientifiques d'abattre d'autres scientifiques par des attaques personnelles, si nous ne parvenons pas à démêler un complexe d'associations étroites entre les scientifiques et les médias de masse qu'ils utilisent pour fabriquer la croyance en leurs propres théories, alors ce que nous appelons la « science » serait une bataille croyance médiatisée non par les idéaux pacifiques et coopératifs de la preuve et de la raison, mais par la violence sauvage de la guerre culturelle. Cela devient une bataille médiatique barbare pour atteindre la domination scientifique en ridiculisant les dissidents et en supprimant la dissidence par le biais d'un contrôle social informel.

Une voie à suivre

Si, cependant, nous examinons sans ménagement l'utilisation des médias dans la science et la pratique des tentatives d'exécutions publiques très médiatisées par des scientifiques célèbres, nous pouvons identifier un cancer sociologique dans notre science et l'éradiquer avant qu'il ne se métastase davantage. La science que nous ne partageons jamais risque d'être une découverte que nous n'avons jamais trouvée. 

Au fur et à mesure que la pile de données scientifiques non partagées grossit, notre compréhension scientifique des crises comme les pandémies souffre de l'attrition de la science qu'elle ne connaît pas. Il devrait être dans l'intérêt de tous les scientifiques de faciliter le partage d'idées scientifiques pour s'assurer qu'aucune science ne reste sans partage par peur du ridicule ou de l'exécution publique. 

Heureusement, nous sommes des scientifiques. Nous pouvons innover de nouvelles plateformes et institutions, et créer des médias meilleurs et plus professionnels pour l'échange d'idées scientifiques, nous pouvons réformer la science avant la prochaine pandémie.



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Pour les réimpressions, veuillez rétablir le lien canonique vers l'original Institut Brownstone Article et auteur.

Auteur

  • Alex Washburn

    Alex Washburne est un biologiste mathématicien et le fondateur et scientifique en chef de Selva Analytics. Il étudie la concurrence dans la recherche sur les systèmes écologiques, épidémiologiques et économiques, avec des recherches sur l'épidémiologie covid, les impacts économiques de la politique pandémique et la réponse des marchés boursiers aux nouvelles épidémiologiques.

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