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Critique of COVID-19 Modeling and Response
La maggior parte di chi usa modelli matematici non capiva che questo
fosse così limitato nella sua capacità di dirci qualcosa.
Pensavano che fosse scienza dura e pura
e che dovessero dare per scontato
che fosse proprio così e
che fosse certo, ma era molto lontano dalla realtà.
Non si capiva che fosse solo molto provvisorio, molto
abbozzato, molto speculativo.
Non solo venivano presi sul serio, il che era ridicolo,
onestamente, perché un modello è solo un modello.
Non sono fatti concreti. Non sono dati.
Ma è anche che a quanto pare non si è imparato nulla,
anche se si erano già sbagliati diverse volte nel
passato e in realtà solo pochi anni prima.
A quanto pare nessuno se lo ricordava.
Questa è un'infezione che nella maggior parte delle persone,
non hanno sintomi o hanno sintomi molto lievi.
Non si chiedono nemmeno cosa abbiano.
Il numero di persone contagiate era molto più elevato rispetto
al numero di casi documentati.
Ciò significava anche che il rischio di morire se si viene contagiati
o analogamente il rischio di sviluppare gravi complicazioni è
molto più basso rispetto alle previsioni iniziali.
Per esempio, l'Organizzazione Mondiale della Sanità aveva
stimato un tasso
di letalità del 3,4%.
A livello globale,
circa il 3,4% dei casi segnalati
di COVID-19 è deceduto.
Ciò significa che muore una persona su 30 contagiate, ed è
del tutto fuori scala rispetto alla realtà che
potevamo osservare in questi studi di sieroprevalenza.
Era un quadro molto diverso rispetto a come appariva
la percezione iniziale basata sulla Cina.
Cos'è successo poi?
C'è stata una risposta molto, molto aggressiva,
soprattutto dai media, dai social media e
dagli influencer, alcuni dei quali scienziati diventati
a loro volta
influencer.
Come scienziato, mi sono trovato immerso in una situazione
per la quale ero
del tutto impreparato. Ma era tutta quell'ondata
di eroicizzazione e demonizzazione.
Penso che entrambe le cose fossero sbagliate. Era solo lavoro scientifico.
Non era niente di più.
Prima
di
tutto, abbiamo esaminato il modello e
non ci è sembrato molto realistico.
Quindi non ci abbiamo creduto davvero, fin dall'inizio.
Secondo quel modello, avremmo dovuto avere quasi 100.000
casi durante la prima
primavera.
E dopo la prima primavera in Svezia, abbiamo avuto circa 3.000 casi.
Ecco
quanto si è rivelato sbagliato quel modello. Non avevamo un piano pandemico a livello
nazionale e
anche tutte le regioni avevano piani pandemici e sono stati seguiti.
Abbiamo anche
cercato dati sui lockdown e sui loro possibili effetti.
E ci sono pochissimi dati in merito, se non nessuno.
È anche incredibilmente difficile avere un
lockdown in una società aperta e moderna, in particolare in una
società come la Svezia dove interagiamo continuamente e
è assolutamente necessario mandare avanti la nostra società.
Quindi l'idea stessa di tentare un lockdown,
non l'abbiamo mai ritenuta fattibile. Vedevamo così tanti problemi con i
lockdown e, come ho detto, pochissimi benefici.
Possiamo prendere la Svezia proprio come gruppo di controllo?
Potremmo. E se si guarda all'intera pandemia,
tipo a quattro anni dall'inizio nel 2020 o a fine
2019,
la Svezia è andata meglio di qualunque altro paese.
Mentre in altri paesi che hanno adottato misure molto severe,
compresi purtroppo gli Stati Uniti,
abbiamo avuto un eccesso di mortalità molto più alto. Se si guarda fino al
2024, la Svezia è di gran lunga la migliore rispetto a qualsiasi
altro
Paese al mondo.
Una grande differenza rispetto all'epoca dell'influenza suina
è che all'epoca i veri esperti
venivano presi sul serio.
Non ero l'unico a intervistare persone come Tom
Jefferson, Carl Hennigan, Wolfgang
Wodark. Erano tutti ancora considerati
esperti. E poi, quando è iniziata l'era del COVID, è iniziata
la lapidazione degli scienziati, soprattutto di quelli che erano i veri
esperti. Sono diventati radioattivi.
Nessuno poteva nemmeno nominarli. Nessuno poteva
intervistarli.
Come epidemiologo, non sono riuscito a invertire la rotta di ciò che
stava accadendo.
Avrei dovuto essere in grado di cambiare la rotta.
Molti altri epidemiologi si sentono altrettanto frustrati.
Sentono che
Come scienziati, sapevamo che le cose non andavano bene.
Semplicemente non potevamo cambiarle. Altri esperti o cosiddetti esperti
erano molto potenti, facevano lobbying ed erano legati agli ambienti politici.
E
anche se non ne capivano nulla di epidemiologia,
tenevano in mano le redini
insieme ai media e agli influencer.
Mi preoccupa molto come tutto sia stato completamente
fatto deragliare. E pochissima epidemiologia, pochissima scienza
ha guidato le decisioni, alla fine.
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Original transcript (English)
Most people who use mathematical models did not understand that this is so limited in terms of its ability to tell us something. They thought that that was hardcore science and they need to take it for granted that this is what it is and
it's certain, and that was very far from reality. There was no understanding that this was just very tentative, very sketchy, very speculative. Not only they were taken for serious, which was ridiculous, honestly, because a model is just a model.
It's not hard facts. It's not data. But it's also that apparently nothing was learned, even though they had been wrong several times again in the past and just a few years before, actually. Nobody apparently remembered that.
This is an infection that in the majority of people, they get no symptoms or very minor symptoms. They don't even ask about what do I have. The number of people infected was much larger compared to the number of documented cases.
That meant also that the risk of dying if you get infected or similarly the risk of getting serious complications is much lower compared to the original anticipation. For example, the World Health Organization had estimated a case
fatality rate of 3.4%. Globally, about 3.4% of reported COVID-19 cases have died. This means one out of 30 people who get infected dies, and that's
completely out of range compared to the reality that we could see in these seroprevalence studies. It was a very different picture compared to what the original perception based on China would look like. What happened to you then?
There was a very, very aggressive response, mostly from media and social media and influencers, some of them scientists who turned themselves to influencers.
As a scientist, I found myself immersed into a situation that I was totally unprepared. But it was all that wave of heroizing and demonizing. I think both of that was incorrect. It was just scientific work.
It was not more than that. First of all, we looked at the model and we didn't think it seemed very realistic.
So we didn't really believe in it from very early on. According to that model, we should have had like almost 100,000 cases during the first spring. And after the first spring in Sweden, we had about 3,000 cases.
So that's how wrong the model ended up. We didn't have a pandemic plan on national level and all the regions also had pandemic plans and those were followed. We also
tried to find data on lockdowns and the possible effects of those. And there's very little, if any, data on that. It's also incredibly difficult to have a lockdown on a modern open society, especially a society in Sweden where we interact all the time and
it's completely necessary to keep our society running. So the whole concept of trying to lockdown, we never felt it was feasible. We saw so many problems with lockdowns and as I said, very few benefits. Can we take Sweden just like as a control group?
We could. And when you look at the whole pandemic, like four years from the beginning in 2020 or late 2019, Sweden did better than any other country. While in other countries that took very serious measures,
including unfortunately the US, we had much higher excess deaths. When you look up to 2024, Sweden is by far the best compared to any other country in the world.
One big difference with the swine flu time is that at the time, the real experts were taken for serious. I was not the only one interviewing people like Tom Jefferson, Carl Hennigan, Wolfgang
Wodark. They were all still considered experts. And then when the COVID era started, started stoning of scientists, especially those that were the real experts. They became radioactive. Nobody could even mention them. Nobody could interview
them. As an epidemiologist, I could not change the tide of what was happening. I should have been able to change the tide. Many other epidemiologists feel equally frustrated.
They feel that as scientists, we knew that things were wrong. We just couldn't change them. Other experts or quote-unquote experts were very powerful, were lobbying, were connected to policy cycles. And
even though they had no clue about epidemiology, they were just running the show along with media and influencers. I do worry about how this whole thing was completely derailed. And very little epidemiology, very little science
went into decision-making eventually.
