Pandemia pompieristică. Episodul 4 | Morții chiulangii

În partea a treia, când am comentat știința ca tonomat, am dat câteva exemple de argumente ad hominem pe care se sprijineau până de curând în special copiii de la grădiniță și politicienii, dar care astăzi au devenit favoritele publicului în general. Dar astea vin din exterior. Cu tigaia științei îți dau în cap mai mult nepricepuții bine informați (politicieni, jurnaliști, vânzători de mici și bere, taximetriști etc.), de cele mai multe ori fără să-și dea seama că atunci când nu știi ce e în tigaie cel mai înțelept lucru nu e s-o agiți, fiindcă s-ar putea să te frigi.

Cercetarea științifică în domeniul medical, fie observațională, fie controlată, se bazează pe cifre. Acestea sunt culese de la „fața locului”, fie așa cum sunt, fie după ce s-a pus la cale un experiment (de pildă au fost selectate două sau multe grupuri de bolnavi, unii au primit un tratament, alții alt tratament și s-a urmărit evoluția ulterioară a bolii). Însă logica din spatele unor astfel de întreprinderi le scapă uneori chiar și cercetătorilor curați. Știința poate funcționa la comandă pentru că, presupunând că metodologia e corectă, designul studiului e fără cusur și datele culese sunt exacte, avem nevoie de o interpretare. În acest punct rezultatele depind de o gamă foarte largă de parametri. De ce? Fiindcă avem de-a face cu o cercetare inductivă, ceea ce înrudește cercetarea medicală cu meteorologia, pentru că rezultatele depind întotdeauna de probabilitate. Prin urmare, consecințele observate sau prognozate nu apar în fiecare caz în parte.

Ce înseamnă „50% șanse de ploaie” într-un buletin meteorologic pentru un județ? Că datele culese permit meteorologilor să estimeze că probabilitatea apariției precipitațiilor este 1 pentru aproximativ jumătate din suprafața județului sau 0,5 pentru întreaga suprafață. Dar asta poate însemna că într-un sat o să plouă și în cel vecin nu. Mai mult, probabilitatea este calculată pe baza unor cunoștințe și a unor observații anterioare, cu care datele dintr-un anumit moment pot fi comparate. Lucrurile se complică atunci când luăm în calcul deplasarea, pentru că traversarea unor regiuni cu probabilitate de precipitații egală dă o probabilitate compusă pentru cel care se deplasează. Pe deasupra, între momentul prognozei și momentul valabilității ei pot intra în ecuație factori noi, capabili să modifice ecuațiile specialiștilor. Dar să lăsăm vremea pe seama specialiștilor (pe care am face bine să nu-i mai bombănim, fiindcă n-au pretins niciodată că anunță vremea special pentru curtea lui Gigel) și să cercetăm rezultatele. Pentru locuitorii unui județ „50% șanse de ploaie” poate însemna și că toți o să aibă nevoie de umbrelă în ziua respectivă, dar și că doar unii o să vadă ploaie. Bineînțeles, printre cei din prima categorie o să găsim cârcotași.

Schimbând ce e de schimbat, în medicină – care nu este o știință exactă, cum cred cei care o manipulează ca pe tigaie! – ne ciocnim de aceleași neajunsuri. Uneori putem fi siguri de efectul unei substanțe asupra unui organ, și totuși, complexul datelor de care depinde apariția acelui efect poate să genereze cazuri particulare (negative sau pozitive). Cercetarea medicală combină cunoștințele anterioare și datele culese pentru a trage concluzii. Însă aceste concluzii sunt valabile (deci valide și adevărate/certe) doar atunci când inducția este completă. Asta ar presupune observarea tuturor cazurilor unei boli (sau a unor întregi populații), lucru practic imposibil. În toate celelalte cazuri (deci în toate cercetările medicale) vorbim de concluzii care au un anumit grad de probabilitate.

Complicațiile nu se încheie aici. Presupunând că cercetăm efectele unui medicament, procedăm corect, nu avem niciun interes și gândirea nu ne este afectată de nicio distorsiune cognitivă (altă cvasi-imposibilitate), tot ce putem spune cu certitudine e că respectiva substanță oferă rezultatul scontat în X cazuri din Y. În restul nu, în câteva există reacții adverse ș.a.m.d.

Cine a avut curiozitatea să-și arunce privirea pe o lucrare științifică medicală a observat probabil că e presărată cu paranteze în care la un moment dat, pe lângă alte hieroglife apare o expresie care începe cu „P=” sau „P<” și e urmată de 0,x, 0,xx sau 0,xxx (în lucrările mai comice). Ce înseamnă? „Probabilitatea ca ipoteza nulă să fie adevărată este 0,x.” Pe românește, „Probabilitatea ca lucrurile să nu stea așa este 0,x” (de unde rezultă că probabilitatea ca lucrurile să stea așa e 0,y, unde 0,x + 0,y = 1). Când operăm cu astfel de afirmații trebuie să fim conștienți de două lucruri: Valoarea lui P este o estimare obținută în urma unui calcul care poate avea la rându-i un anumit grad de relevanță în context și, mai ales, o anumită doză de corectitudine. E suficient să reținem că e vorba de o estimare. Apoi, 0,15 este o valoare enormă pentru anumite contexte, fiindcă înseamnă… 15%. Să spui că medicamentul cutare a scăzut tensiunea arterială a celor 166 de subiecți și să adaugi în paranteză „P=0,15” înseamnă să spui că au existat 25 de persoane cărora nu le-a scăzut tensiunea în urma administrării medicamentelor.

La rândul lui, și acest număr poate fi înșelător. De pildă, în cazul unui studiu observațional (subiecții nu au fost selectați după criterii care să ne permită extrapolarea la cohorte mari, nu există grup de control, verificare logică etc.) faptul că 25 de persoane nu răspund la tratament nu ne spune mare lucru, spre deosebire de studiul controlat. Acesta din urmă ne-ar fi permis să credem că e foarte probabil (cu o anumită marjă) ca, la un număr de zece ori mai mare de subiecți cărora li se administrează medicamentul, să avem în jur de 250 de persoane fără răspuns. Însă dacă studiul e observațional nu putem spune nimic despre un eventual grup de subiecți de zece ori mai mare – cei care nu răspund la medicament pot fi 9, 99 sau 999. În general studiile observaționale au o anumită valoare doar atunci când populația studiată este foarte numeroasă. Însă concluziile rămân probabile și uneori (vezi în statistica sociologică relevanța unei contabilități complete într-un cerc dat – de pildă cel al prietenilor) probabilitatea ca într-o populație extinsă concluziile noastre să fie falsificate devine foarte mare.

Pe lângă probleme mai mărunte, de genul completitudinii seturilor de date studiate (și implicit a contextului) sau valabilității unor axiome, ne lovim întotdeauna de… cazuri particulare. De aici tabloul se complică foarte mult, dar e suficient să aruncăm o privire asupra efectelor adverse (în cazul tratamentelor). Când testează un medicament, echipa de cercetători pornește de la o ipoteză. Studiul presupune verificarea ei. Apariția unui efect advers reprezintă un caz particular pe care ipoteza studiului nu l-a prevăzut în mod expres. Efectul advers este o „pagubă neprevăzută” și nu face obiectul cercetării. Este doar constatat și contabilizat (corect, sperăm noi). În mod normal, când numărul de astfel de cazuri particulare depășește un anumit prag, logic ar fi să suspendăm puțin ipoteza inițială și să cercetăm noua problemă. (De notat că ele pot apărea nu numai ca negații ale concluziei căutate – „medicamentul nu a avut efect, dar a apărut un efect nedorit” –, ci și odată cu afirmările: se poate ca unui pacient să îi scadă tensiunea în urma administrării medicamentului, dar să se aleagă cu o alergie.) Dacă nu procedăm astfel, nu putem estima (deci susține cu un grad oarecare de probabilitate) numărul și gravitatea efectelor adverse.

Exemplele de mai sus au titlu ilustrator, desigur. Sunt menite să ne facă să înțelegem că medicina nu este o știință exactă și că uneori cercetarea „științifică” ne poate înșela. Unii cred chiar că de multe ori se întâmplă așa, dar asta e altă poveste. Publicul „laic” trăiește în general cu ideea că, dacă e „studiu științific”, nu mai avem ce discuta. După cum bine se vede, pe tărâmul medicinei argumentele științifice sunt destul de moi. Dacă adăugăm aici și faptul că există neglijențe, nepricepere, interese, retrageri și dezmințiri, ar trebui să devină clar că astfel de argumente nu sunt de uz public și nu pot fi invocate în numele binelui general decât în maniere ilicite. Am face bine să ne ferim de tovarășii care le vântură din zori și până-n seară.

Să încercăm să luăm pulsul câtorva „descoperiri științifice” recente ale căror consecințe ne-au afectat pe toți. Mai întâi au apărut niște prognoze. Acele „cocoașe” pe care le vânturau experții, îndemnându-ne să le „turtim” stând în casă și adăugând un posibil număr de morți, de ordinul milioanelor. Ei bine, milioanele respective nu au respectat programul „științific”. Nici „cocoașele” n-au apărut, sau cel puțin nu cele prezise. Asta nu pentru că „s-au luat măsurile potrivite”, ci pentru că toate proiecțiile erau rezultate din modele matematice care nu aveau nicio legătură cu realitatea.

„Modelul Ferguson”, potrivit căruia Marea Britanie trebuie să înregistreze peste 500.000 de decese, iar Statele Unite peste 2,2 milioane, a fost luat de temei principal pentru instituirea stării de urgență în foarte multe state. Între timp, nici Marea Britanie și nici Statele Unite nu sunt în grafic, deși se străduiesc până dincolo de pragul ridicolului să umfle cifrele. (Între timp britanicii au început să mai șteargă.) Nu e prima ispravă a savantului. Printre cele mai notabile se numără însă unele care au legătură cu virozele respiratorii: în 2005 a prezis că gripa aviară o să provoace sute de milioane de decese, iar în 2009 a produs un studiu pe baza căruia specialiștii au estimat că doar în Marea Britanie numărul deceselor o să treacă de 65.000. Rezultatele finale la nivel mondial? 282, respectiv 457.

Așadar, domnul Ferguson are o legătură specială cu morții chiulangii: în model există, dar în realitate absentează nemotivat. Însă în 2020 știința a făcut progrese, așa că lucrurile s-au complicat. Bunăoară, morții au început să chiulească de două ori: o dată din previziuni și o dată din statistici. Dacă lăsăm deoparte problema celor prezenți în statisticile Covid (în proporție copleșitoare fără o confirmare în urma unui examen medico-legal), dăm de o mulțime de chiuluri distractive. Numărul real al deceselor provocate de Covid nu mai poate fi aflat, nici în România, nici la nivel mondial. Pe lângă voință politică (total opusă), lipsesc datele, a căror culegere a fost împiedicată „strategic” mai peste tot. Totuși, în țările civilizate încep să apară statistici dubioase, care ridică serioase semne de întrebare.

De pildă, în Anglia numărul deceselor din cauze foarte răspândite a scăzut spectaculos față de media ultimilor cinci ani. Tot acolo, în ultima săptămână din iulie gripa și pneumonia au făcut de cinci ori mai multe victime decât Covidul din statisticile oficiale. Și nu e o noutate. Fenomenul a apărut pe la jumătatea lui iunie, odată cu schimbarea recomandărilor pentru completarea certificatelor de deces. Același lucru o să iasă la iveală în toate țările care au anunțat cifre importante de „decese Covid”. De ce oare?
E trist faptul că există specialiști care pun umărul la măsluirea statisticilor, făcând jocurile celor care urmăresc deocamdată doar înspăimântarea populației. Pentru autorități se poate găsi o scuză. Se poate spune, de exemplu, că nu au capacitatea de a înțelege care vor fi urmările măsurilor pe care le-au luat în „lupta împotriva virusului”, nici măcar atunci când acestea sunt estimate prietenos, de către propriile trupe. Morții chiulangii o să se răzbune și pe cei care falsifică date, și pe cei care le cred. Mai ales că experimentele criminale pe populație se află abia la început, așa cum o să vedem în episodul următor, Morală cu polonicul.