Článek
Je nejvyšší čas, aby odborná veřejnost zatáhla za záchrannou brzdu. Tento způsob řešení koronavirové epidemie nás ohrožuje víc než virus samotný. Těmito slovy se minulý týden odborníci z České statistické společnosti (ČStS) pokusili získat pozornost státních představitelů. V prohlášení odborné skupiny statistici vyčítají vládě, že se neřídí podle dat, ale podle dojmů, emocí, pocitů a přání.
„Zatímco různá malá rozhodnutí v malých firmách podléhají cost/benefit analýze (analýza nákladů a přínosů, pozn. red.), opatření s dalekosáhlými důsledky na úrovni státu se udělají jen tak,“ říká předseda ČStS Ondřej Vencálek. Modely šíření epidemie covid-19, které vládě a veřejnosti předkládá šéf ÚZIS Ladislav Dušek, jsou podle něj tristní a neodpovídají odborným standardům.
Matematik z Přírodovědecké fakulty Univerzity Palackého Ondřej Vencálek v rozhovoru pro Seznam Zprávy popisuje, proč podle skupiny statistiků stát selhává v potírání epidemie.
V prohlášení odborné skupiny České statistické společnosti popisujete pět nutných kroků ke zvládnutí epidemie. Tvrdíte, že stát selhal hned na začátku, když nezískal relevantní a správná data potřebná pro zodpovědné rozhodování. Jaká data nám nejvíce chybí k tomu, abychom se mohli správně rozhodovat?
Chcete-li rozhodovat o nějakém opatření, potřebujete zkoumat efekt (respektive efekty) tohoto opatření a k tomu žádná relevantní data nejsou, tohle prostě nevykoukáte z časové řady počtu pozitivně testovaných.
Při uvažování o jednotlivých opatřeních a jejich efektivitě, ať je to zavření škol, zavření skiareálů nebo zavření prodejen dětské obuvi, nám pomůže následující zjednodušené schéma, které nás měli naučit epidemiologové:
Každé opatření má i vedlejší dopady. Epidemii zároveň ovlivňují i jiné faktory, než jsou vládní opatření.
Můžete to schéma blíže okomentovat?
Šipky znamenají příčinné vztahy. Otazníky znamenají nejistotu ohledně těchto vztahů. Existují vůbec? Jak jsou silné?
Toto schéma nám v prvé řadě připomíná, že je třeba vždy uvažovat nejen o efektu na výskyt onemocnění covid-19 a případná úmrtí na tuto nemoc, ale je třeba přemýšlet také o dalších důsledcích. Dále je třeba vyjasnit, co rozumíme efektem opatření. Když se bavíme o přímém efektu konkrétního opatření (např. zavření škol) na výskyt nemoci covid-19, relevantní otázka může znít, zda (případně jak moc) sníží zavření škol počet nakažených v rizikových skupinách obyvatel.
Musíme si však uvědomit, že odpověď na otázku ohledně efektu jednotlivých opatření bude závislá na spoustě dalších faktorů, které se neustále v čase mění, a proto se bude měnit i odpověď. Roli hraje třeba platnost dalších opatření, míra proočkovanosti rizikových skupin, a v neposlední řadě také to, kolik lidí má protilátky.
Když takto začnete uvažovat, je vám najednou jasné, že způsob uvažování „počty nově pozitivních jdou nahoru, proto musíme zavádět další opatření“ je zcela pomýlený.
Tohle nedorozumění pochopíte na jednoduchém příměru: když máte teplotu, uděláte „opatření“ – vezmete si Paralen. Většinou vám teplota přestane růst nebo dokonce klesne. Někdy ale teplota roste dál. Relevantní otázka zní: Máte si vzít další prášek? Když se po každé polknuté pilulce zeptáte „Snižuje Paralen teplotu?“ a popravdě si odpovíte „ano“, tak polykáte další a další tablety a brzy si začnete škodit. A to jen proto, že jste si pokládal blbou otázku.
Vadí vám, že některá opatření jsou přísná, ačkoliv neznáme přesně jejich dopad. Máte tím na mysli třeba zavřené školy?
Vadí nám, že jde tak strašlivé opatření, jako je například zavření škol, zavést, aniž by se někdo ptal, jestli funguje! Zatímco různá malá rozhodnutí v malých firmách podléhají cost/benefit analýze, opatření s dalekosáhlými důsledky na úrovni státu se udělají jen tak.
Ve spojitosti se školami často zaznívá argument: „Podívejte se, co se stalo v září.“ Naposledy ho použil v neděli v pořadu Otázky Václava Moravce předseda krizového štábu Jan Hamáček. Vy odmítáte jasnou spojitost mezi návratem dětí do škol a podzimní vlnou epidemie?
Denní počty pozitivně testovaných rostly v srpnu, v září i celý říjen. Školy byly otevřené od 1. 9. do 13. 10. Co z toho chcete vyčíst? Můžeme spekulovat, ale zůstane při spekulacích. Opět radím zamyslet se nad schématem, u kterého jsme začínali. A teď mi řekněte, které z faktorů nejvíc ovlivnily počty nově nakažených? Zas můžeme jen spekulovat.
Mají podle vás smysl některá přísná opatření, jako je zavření škol nebo zákaz sportu, když jsou otevřená veškerá pracoviště, továrny, doly, veškerý průmysl? Připomínám, že ani u práce, kterou je možné vykonávat u počítače z domova, to není přímo nařízené.
Mrkněte na schéma a hádejte třikrát, co odpovím. Že nevíme! Přístup nás statistiků (a doufám, že vědců obecně) pěkně vystihuje rčení, které třeba používal Michael Bloomberg, ale které je starší: „In God we trust. Everyone else: bring data“ (Věříme v Boha, všichni ostatní musí předložit data, pozn. red.). Já můžu být o něčem přesvědčen, ale musím být připraven svůj názor opustit, pokud pozorování (data) svědčí o neplatnosti mého názoru.
Lidé mají různé názory o efektivitě opatření a protože nikdo neposkytl data a na nich založené přesvědčivé analýzy, které by jejich názor měnily, máme tady jen „houštinu vzájemně se vylučujících názorů.“
A jak tedy s těmi školami?
Zdá se, že otázkou dne je otevírání škol. Já mluvím spíše o vrácení dětí do škol. Za normálních okolností děti chodí do škol a jestliže vláda zavádí restriktivní opatření, měla by to být právě ona, kdo musí svůj krok obhájit – musí (na datech) ukázat, že toto opatření má smysl. Přesvědčivě, nikoliv jen spekulací typu „kdybychom školy nezavřeli, určitě by to bylo horší“.
„Po datech se nikdo neshání“
Kritizujete predikce ÚZIS, protože „pokaždé řeknou, že počet nakažených bude buďto růst, nebo klesat, nebo zůstane stejný“. „Než takové modely, je lepší nemít žádné,“ tvrdíte. Co konkrétně je špatně na modelech ÚZIS?
Špatně je toho mnoho, ale v prvé řadě interpretace. Ředitel ÚZIS zveřejňováním „predikcí“ a chybnou interpretací jejich selhání mate vládní činitele stejně jako širokou veřejnost. Momentálně připravujeme text, ve kterém se k modelářským a predikčním snahám ÚZIS vyjádříme detailněji. Krátce se dá říct, že činit predikce na měsíc či dva dopředu a jejich selhání pak dávat do souvislosti s efektem uvolnění či zavedení restrikcí, je závažná chyba.
Jak může laik poznat „dobrý predikční model“?
To je velmi jednoduché – dělá přesné predikce. U každé predikce musí být nakonec jasné, zda vyšla či nikoliv a o kolik se zmýlila. Když to trochu zjednoduším, tak nenajdete model, který by naprosto přesně odhadl, kolik lidí bude zítra nově pozitivních. Proto je důležité, aby model taky popsal a vyjádřil míru nejistoty učiněné predikce. Například: počet nově pozitivních bude v daný den v rozmezí 4900–5100, a nebo bude v rozmezí 4000–6000.
Obě předpovědi se pohybují kolem čísla 5000, ale nejistota té druhé je daleko větší. Nejistota samozřejmě roste, čím vzdálenější budoucnost chceme predikovat. Je dobré připomenout, že třeba meteorologové predikují slušně na den dopředu, predikce na 3 dny dopředu je už daleko nejistější a predikce na déle než 10 dní už jsou velmi vágní, protože je obří nejistota.
V prohlášení ČStS kritizujete mimo jiné to, že chybí aktuální studie protilátek v populaci. Co bychom díky čerstvé studii mohli dělat jinak? Mohli bychom například významně uvolnit opatření, pokud by se ukázalo, že smrtnost v ČR není tak vysoká, jak se domníváme?
Informace o výskytu protilátek má potenciál úplně změnit náš pohled na covid-19, na jeho rizikovost. Když zjistíte, že protilátky má většina populace, tak můžete začít uvažovat o rozvolňování. Pokud má však protilátky jen 15 % obyvatelstva, budete muset očekávat mnohem větší počty mrtvých než v prvním případě. To přece není jedno! Jak to, že tuhle snadno zjistitelnou informaci nemáme?
Nechali jsme se poučit od imunologů, že otázka imunity je daleko komplikovanější než jen otázka výskytu protilátek, to tady jako statistik nebudu rozebírat. Ale míra výskytu protilátek v populaci je velmi důležitým ukazatelem. Další důležitou otázkou je možnost reinfekcí.
Státní zdravotní ústav (SZÚ) v polovině ledna zveřejnil, že reinfekcí bylo do konce roku 2020 celkem 56 (36 případů čekalo na validaci). Domníváte se, že to číslo je zkreslené?
Na to vím příliš málo, nakolik důkladně se ty reinfekce sledují. Důležitá pak bude ale interpretace. Jestli na jeden milion pozitivních připadá (samozřejmě za nějakou dobu) 56 reinfekcí, tak je reinfekce jevem velmi neobvyklým a my můžeme zůstat v klidu.
Víte, covid-19 je samozřejmě hnusná nemoc, ostatně jako mnoho dalších nemocí. Lidé citlivě vnímají příběhy konkrétních jednotlivců: tragické osudy mladých zemřelých, lidí s těžkými následky a lidí opětovně infikovaných. Je daleko těžší představit si milion příběhů dětí sedících doma, krachujících drobných podnikatelů apod.
Co je hlavní příčinou toho, že nemáme dostatek dat k zodpovědnému rozhodování? Chybí u nás výzkum? Nebo se málo řídíme zahraničními výzkumy?
No nejspíše to, že se po takových datech nikdo neshání. Chybí data o efektech restriktivních opatření, chybí data o výskytu protilátek, chybí data o vztahu mezi výskytem protilátek, výsledkem PCR testů a klinikou, tedy symptomy. Ale proč se po nich zodpovědní neptají, to se musíte zeptat jich, a ne mě.
