‘No es una ciencia exacta’: En defensa de los modeladores del Covid-19

APregúntele a un meteorólogo cómo estará el clima dentro de dos semanas y simplemente se encogerá de hombros y le dirá que es imposible saberlo. Se podrían hacer pronósticos, basados ​​en patrones atmosféricos más amplios, tendencias históricas, monitoreo satelital y otras cosas, pero el rango de posibilidades y los márgenes de certeza serán inútilmente amplios debido a la ausencia de datos sólidos.

Pero a medida que se acerca la fecha en cuestión, trayendo consigo información más clara y confiable, esos márgenes se estrechan, lo que permite a los expertos decir con más confianza si lloverá, nevará o hará sol en los próximos días.

El profesor Mike Tildesley, uno de los muchos asesores científicos del gobierno, usa la analogía para describir las complejidades del modelado de Covid-19. “Dentro de 10 días, puede modelar que hay un 10 por ciento de probabilidad de que llueva o haga sol, y solo un 1 por ciento de probabilidad de que nieve. Pero, por supuesto, cuando llegues a ese día, solo sucederá una de estas cosas”.

En lo que respecta a Omicron, y dados los datos limitados que estaban disponibles al comienzo de la ola, los expertos modelaron muchos escenarios de lo que podría suceder durante la Navidad. Éstos variaban enormemente en alcance y en la probabilidad real de que sucedieran. Pero ninguno fue definitivo o de naturaleza predictiva. “Mucha gente parece pensar que deberíamos tratar con certezas, pero eso no es posible”, dice el profesor Tildesley.

Entonces, ¿qué esbozaron estos escenarios? La proyección del peor de los casos, la que “los periódicos tienden a enfatizar”, dice el profesor John Edmunds, un compañero modelador del gobierno, mostró que 6,000 personas podrían morir al día en el pico de la ola Omicron, con decenas de miles de hospitalizaciones diarias. , si no se impusieran restricciones. El mejor de los casos mostró hasta 400 muertes por día y poco menos de 3.000 hospitalizaciones diarias.

De la misma manera que aceptamos las incertidumbres meteorológicas en juego cuando intentamos planificar el fin de semana siguiente, el gobierno utilizó esta amplia gama de posibilidades para prepararse en consecuencia para la ola invernal y decidir si necesitaba alcanzar un pequeño paraguas. o invertir en un nuevo juego de impermeables.

En esta ocasión, el número 10 optó por el enfoque ligero, que afortunadamente valió la pena. Mientras tanto, el peor de los casos modelado por los expertos, “que podría haber tenido solo un 1 por ciento de posibilidades de suceder”, dice el profesor Tildesley, nunca se materializó.

Sin embargo, junto con otros miembros del Scientific Pandemic Influenza Group on Modeling (SPI-M), el profesor Edmunds y el profesor Tildesley han sido fuertemente criticados por los modelos que ayudaron a producir para los ministros a principios de diciembre, cuando aumentaban los temores sobre Omicron.

El gobierno, y el público, querían saber cuántas personas morirían, cuántas infecciones habría, cuánto aumentarían las hospitalizaciones diarias, qué restricciones debían imponerse. Muy lejos de pronosticar el clima.

El desafío en cuestión se complicó por la falta de datos sobre la gravedad de Omicron y sus capacidades de evasión inmunológica. Sin estos detalles, la gama de escenarios producidos por el modelado aparentemente fue empujada hasta los límites de la realidad.

“Fue solo poco antes de Navidad que obtuvimos datos decentes de que Omicron era en realidad menos severo”, dice el profesor Edmunds. Pero en ese momento, los titulares ya estaban listos, y los críticos ya señalaban, algo obvio, que 6,000 personas por día no estaban muriendo de hecho a causa de Omicron.

Otro malentendido importante es que los modelos eran predicciones, lo que ciertamente no es el caso, dice el profesor Graham Medley, presidente de SPI-M. “Estamos ilustrando posibilidades para el gobierno”, dice. “Los modelos son escenarios para ayudar a los tomadores de decisiones a comprender las implicaciones de las diferentes opciones de política”.

También señala que para cuando el modelo de SPI-M sea de dominio público, ya estará desactualizado. “Entonces nos quedamos tratando de explicar algo que en realidad es una noticia vieja, en el sentido de que ya ha sido revisado por el gobierno y ha dado forma a la formulación de políticas”.

Sin embargo, los expertos admitirán que el suyo está lejos de ser un arte perfecto, todo lo contrario. Todos los miembros de SPI-M que hablaron con El independiente admitió que el comportamiento humano es la parte técnicamente más desafiante del rompecabezas de modelado.

Cuando se trata de un aumento de infecciones y la perspectiva de nuevas restricciones, como vimos en diciembre con Omicron, existen niveles extremos de variación en la forma en que responde la gente.

Muchos se retirarán por completo de la sociedad, incluso antes de que el gobierno haya recomendado hacerlo. Otros, creyéndose vacunados hasta los montes, seguirán con normalidad, hasta que la ley diga lo contrario. Y algunos ignorarán todas las formas de orientación a pesar de todo.

“También es muy difícil saber cómo varían estas reacciones en diferentes partes de la sociedad”, dice el profesor Tildesley. “Las personas en diferentes grupos de edad y comunidades pueden responder de diferentes maneras. Así que eso es algo que es difícil de incorporar en los modelos”.

Es una razón por la cual el comportamiento humano no está integrado en muchos de los modelos SPI-M (diferentes equipos universitarios producen diferentes escenarios, que alimentan los datos escalados a los ministros) y explica aún más la amplia gama de posibilidades que se les presentó a los ministros el mes pasado. .

Sin esta pieza del rompecabezas, los críticos creen que los escenarios siempre estarán fuera de lugar, y ciertamente hay un argumento para incorporarlo en el modelo, especialmente cuando hay una gran cantidad de estudios internacionales y datos de movilidad de los últimos dos años que demostrar cómo ha cambiado el comportamiento a lo largo de la pandemia.

De hecho, en una reunión reciente de Sage, se reconoció que el aumento anticipado de hospitalizaciones “no se ha visto hasta ahora”. Los científicos teorizaron que “esto puede deberse a niveles más altos de protección de la vacuna contra la hospitalización, una disminución más lenta de la protección de la vacuna o el impacto de los comportamientos de precaución entre los más vulnerables y quienes los rodean”.

Sin embargo, esta deficiencia particular no indica que el modelado sea inútil y poco confiable. En cambio, es un recordatorio que no es omnisciente. Los expertos dirían lo mismo. “No es una ciencia exacta”, dice el profesor Tildesley.

Pero en un momento de polarización masiva en la sociedad, las fallas percibidas del modelo Covid han sido explotadas por aquellos que buscan encontrar agujeros en la respuesta pandémica del Reino Unido y exigir retribución por las restricciones que hemos enfrentado.

Un parlamentario no particularmente brillante fue tan lejos como para invocar las palabras de Winston Churchill en su crítica del modelo, diciendo que “nunca antes tan pocos habían hecho tanto daño a tantos en base a datos tan pequeños, cuestionables y potencialmente defectuosos”. .

Un miembro de SPI-M, que pidió permanecer en el anonimato, lo resumió bien. “Al final, todo es político. Y en un argumento político, empañar una de las pruebas que parecen estar apoyando lo que no quieres que suceda, es un juego justo”. Lamentablemente, no es uno de los que los científicos hayan tratado de jugar.