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封锁无济于事

封锁失败:他们无法控制病毒

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在出现新病原体的情况下使用普遍封锁没有先例。 这是一项实时科学实验,大部分人口都被用作实验室老鼠。 问题是封锁是否以及在多大程度上以科学可验证的方式控制了病毒。 基于以下研究,答案是否定的,原因有很多:不良数据、没有相关性、没有因果证明、异常异常等等。 封锁(或人们想用其他任何方式称呼他们以掩盖其真实本性)与病毒控制之间没有任何关系。 

举证责任确实应该属于封锁者,因为正是他们推翻了 100 年的公共卫生智慧,取而代之的是未经检验的、自上而下的对自由和人权的强加。 他们从未接受过这种负担。 他们认为,病毒可以被证书、法令、演讲和蒙面宪兵吓倒和恐惧是不言而喻的。 

支持封锁的证据非常薄弱,主要基于将真实世界的结果与未经经验测试的模型得出的可怕的计算机生成预测进行比较,然后仅仅假设严格性和“非药物干预”解释了虚构与实际之间的差异。真正的结果。 

另一方面,反封锁研究是基于证据的、稳健的和彻底的,与我们拥有的数据(包括所有缺陷)作斗争,并根据对人口的控制来查看结果。 

以下列表中的大部分内容已由数据工程师汇总 艾弗康明斯,他开展了一项教育工作,以颠覆对封锁的智力支持。 病毒会像病毒一样做,就像在传染病的历史上一样。 我们对它们的控制极其有限,而我们所拥有的东西与时间和地点有关。 恐惧、恐慌和胁迫并不是管理病毒的理想策略。 智力和医学治疗的表现要好得多。 

1。 “COVID-19 大流行和政策应对对超额死亡率的影响” 作者:Virat Agrawal、Jonathan H. Cantor、Neeraj Sood 和 Christopher M. Whaley。 NBER 2021 年 19 月。“作为减缓 COVID-19 传播的一种方式,许多国家和美国各州实施了就地避难 (SIP) 政策。 然而,SIP 政策对公共卫生的影响是先验的,因为它们可能会对健康产生意想不到的不利影响。 SIP 政策对 COVID-43 传播和物理移动性的影响是混合的。 为了了解 SIP 政策的净效应,我们衡量了 SIP 政策在 20 个国家和美国所有州实施后超额死亡人数的变化。 我们使用事件研究框架来量化实施 SIP 政策后超额死亡人数的变化。 我们发现,随着 SIP 政策的实施,超额死亡率会增加。 仅用于国际比较的 SIP 实施后的几周内,超额死亡率的增加具有统计学意义,尽管在实施该政策之前超额死亡人数有所下降。 在美国州一级,超额死亡率在 SIP 引入后的几周内增加,然后在 SIP 实施 19 周后趋于低于零。 我们没有发现较早实施 SIP 政策且实施 SIP 政策的时间更长的国家或美国州的超额死亡人数低于实施 SIP 政策较慢的国家/美国州。 我们也未能观察到基于 SIP 前 COVID-XNUMX 死亡率的 SIP 政策实施前后过度死亡趋势的差异。”

2。 “COVID-19 图书馆。 填补空白”康斯坦丁·亚诺夫斯基和叶霍舒亚·索科尔。 SSRN 14 年 2021 月 1 日。“调查结果:(19) 历史经验。 流感样大流行是人类发展的自然结果,因此不应被视为全球威胁。 西班牙流感和许多不太严重的流行病的历史有据可查。 它证明了 COVID-2 问题并不新鲜,不像全球政府的反应是前所未有的,而且绝对不是基于过去任何成功的政策。 (500,000) 健康和财富(风险收益分析)。 预期寿命、健康状况的巨大进步、婴儿死亡率的急剧下降——所有这些都伴随着经济进步,并且可以用经济进步来清楚地解释。 失去收入意味着失去生命。 例如,在以色列,至少有 3 生命年因封锁而丧失。 (19)决策。 一些政府(多年前)制定了应对流感样大流行的详细计划。 应对计划提到封锁只是作为最后手段。 所有这些计划在 COVID-4 危机开始时都被放弃了,封锁成为第一个也是主要的手段。 实际上,没有进行任何科学讨论。 在决策过程中从未考虑到由于封锁本身造成的人命损失的程度。 (四)危机管理。 为政治决策选择的预测系统地高估了威胁,支持采取过度措施。 支持封锁的证据非常薄弱,主要是基于将现实世界的结果与未经经验检验的模型得出的可怕的计算机预测进行比较。”

3。 “评估强制居家和停业对 COVID-19 传播的影响” 作者:Eran Bendavid、Christopher Oh、Jay Bhattacharya、John PA Ioannidis。 欧洲临床研究杂志,5 年 2021 月 9 日。“在 10 个研究国家中,有 7 个国家实施任何 NPI 都与病例增长显着减少有关,其中包括仅实施 lrNPI 的韩国和瑞典(西班牙的影响不显着)。 在减去流行病和 lrNPI 影响后,我们发现 mrNPI 对任何国家的病例增长都没有明显、显着的有益影响。 例如,在法国,与瑞典相比,mrNPI 的效果为 +95% (5CI ‐19%‐13%),与韩国相比为 +12% (‐38%‐95%)(阳性意味着促进传染) )。 30% 的置信区间排除了所有 16 次比较中 15% 的下降和 11/16 次比较中 XNUMX% 的下降。”

4。 “德国是否有必要实施新冠病毒封锁措施?” 作者:Christof Kuhbandner、Stefan Homburg、Harald Walach、Stefan Hockertz。 提前:Sage 预印本,23 年 2020 月 17 日。“来自德国 RKI 机构的官方数据强烈表明,在任何干预措施生效之前,冠状病毒在德国的传播已经自行消退。 已经提出了这种自主下降的几个原因。 一是宿主易感性和行为的差异可能导致群体免疫处于相对较低的流行水平。 考虑到个体对冠状病毒的易感性或暴露程度的差异,最多有 20% 到 XNUMX% 的人口需要被感染才能达到群体免疫,这一估计得到了钻石公主号游轮队列的经验支持。 另一个原因是季节性也可能在消散中发挥重要作用。”

5。 “估计德国 SARS-CoV-2 流行病的当前发展” 作者:Matthias an der Heiden,Osamah Hamouda。 Robert Koch-Institut,22 年 2020 月 XNUMX 日。“但是,一般而言,并非所有感染者都会出现症状,并非所有出现症状的人都去医生办公室,并非所有去看医生的人都接受检测,也不是所有检测呈阳性的人也记录在数据收集系统中。 此外,所有这些单独的步骤之间都有一定的时间间隔,因此无论多么好的调查系统都无法在没有额外假设和计算的情况下对当前的感染过程做出陈述。”

6. 在英国封锁之前,COVID-19 感染是否有所下降? 西蒙·N·伍德。 康奈尔大学预印本,8 年 2020 月 19 日。“适用于英国 COVID-24 死亡数据和疾病持续时间分布的贝叶斯逆问题方法表明,在英国全面封锁(2020 年 2020 月 584 日)之前,感染率正在下降,并且感染瑞典仅在一两天后就开始下降。 使用 Flaxman 等人的模型对英国数据进行分析。 (XNUMX, Nature XNUMX) 在放宽其先前对 R 的假设的情况下给出了相同的结果。”

7。 “评论 Flaxman 等人。 (2020):非药物干预对欧洲 COVID-19 的虚幻影响”,由 Stefan Homburg 和 Christof Kuhbandner 撰写。 17 年 2020 月 11 日。Advance,Sage 预印本。 “在最近的一篇文章中,Flaxman 等人。 声称 XNUMX 个欧洲国家实施的非药物干预措施挽救了数百万人的生命。 我们表明他们的方法涉及循环推理。 声称的效果是纯人工制品,与数据相矛盾。 此外,我们证明英国的封锁既多余又无效。”

8. Ben Israel教授对病毒传播的分析. 16 年 2020 月 XNUMX 日。 “有些人可能会声称,每天新增患者人数的下降是政府和卫生当局实施严格封锁的结果。 纵观全球不同国家的数据,对上述说法打上了一个沉重的问号。 事实证明,类似的模式——感染迅速增加,在第 XNUMX 周达到高峰,从第 XNUMX 周开始下降——在所有发现该疾病的国家都很常见,无论其应对政策如何:一些国家实施了严重且立即封锁,不仅包括“社交距离”和禁止拥挤,还包括关闭经济(如以色列); 有些人“无视”感染并继续几乎正常的生活(例如台湾、韩国或瑞典),有些人最初采取宽松政策,但很快就完全封锁(例如意大利或纽约州)。 尽管如此,数据显示所有这些国家在疾病最初快速增长和下降方面的时间常数相似。”

9。 “欧洲非药物干预对 COVID-19 的影响:一项准实验研究”保罗·雷蒙德·亨特、费利佩·科隆-冈萨雷斯、朱莉·苏珊娜·布雷纳德、史蒂夫·拉什顿。 MedRxiv 预印本,1 年 2020 月 19 日。“当前 COVID-XNUMX 的流行在近代史上是空前的,社会疏远干预措施导致许多国家的经济和社会生活严重停滞。 然而,很少有经验证据表明哪些社会疏离措施的影响最大……从两组模型中,我们发现关闭教育设施、禁止大规模集会和关闭一些非必要的企业与在逗留期间的发病率降低有关在家下订单和关闭所有非企业与任何独立的额外影响无关。”

10。 “西欧国家的全面封锁政策对 COVID-19 疫情没有明显影响”托马斯·默尼耶。 MedRxiv 预印本,1 年 2020 月 2020 日。“这项现象学研究评估了在意大利、法国、西班牙和英国实施的全面封锁策略对 19 年 COVID-XNUMX 爆发放缓的影响。 比较封锁前后的疫情轨迹,我们没有发现任何证据表明增长率、倍增时间和繁殖数量趋势有任何不连续性。 通过推断封锁前的增长率趋势,我们提供了在没有任何封锁政策的情况下对死亡人数的估计,并表明这些策略可能无法挽救西欧的任何生命。 我们还表明,采用限制性较小的社会隔离措施(与警察强制在家隔离)的邻国经历了非常相似的流行病演变时间。”

11。 “欧洲 COVID-19 流行的轨迹” Marco Colombo、Joseph Mellor、Helen M Colhoun、M. Gabriela M. Gomes、Paul M McKeigue。 MedRxiv 预印本。 28 年 2020 月 19 日发布。“由 Kermack 和 McKendrick 制定的经典易感感染恢复模型假设人群中的所有个体都同样容易受到感染。 从拟合这样的模型到截至 11 年 4 月 2020 日 14 个欧洲国家的 COVID-3.2 死亡率轨迹,Flaxman 等人。 得出的结论是,“主要的非药物干预措施——尤其是封锁措施——对减少传播产生了很大的影响”。 我们表明,放宽同质性假设以考虑易感性或连通性的个体差异,可以提供一个更好地拟合数据和更准确的 262,000 天死亡率前瞻性预测的模型。 考虑到异质性,如果没有干预措施,可能发生的“反事实”死亡人数从 19 万人减少到 0.3 人,这意味着 COVID-15 死亡率的减缓和逆转的大部分原因是群体免疫力的增强. 群体免疫阈值的估计取决于为感染致死率 (IFR) 指定的值:IFR 值为 XNUMX%,平均群体免疫阈值为 XNUMX%。”

12。 “学校停课对 2019 年冠状病毒病死亡率的影响:新旧预测”肯·赖斯、本·韦恩、维多利亚·马丁、格雷姆·J·阿克兰。 英国医学杂志,15 年 2020 月 19 日。“这项研究的结果表明,及时的干预措施在减少对重症监护病房 (ICU) 床位的高峰需求方面非常有效,但也会延长疫情,在某些情况下会导致更多的死亡长期。 发生这种情况是因为与 covid-200 相关的死亡率高度偏向于老年人。 在没有有效的疫苗接种计划的情况下,英国提出的缓解策略都不会将预计的总死亡人数减少到 000 万人以下。”

13。 “为防止 SARS-CoV2 在以色列传播的社交距离策略建模——成本效益分析”作者:Amir Shlomai、Ari Leshno、Ella H Sklan、Moshe Leshno。 MedRxiv 预印本。 20 年 2020 月 274 日。“与‘检测、追踪和隔离’方法相比,全国范围内的封锁预计平均可挽救 124 人(中位数 71,四分位距 (IQR):221-45,104,156)条生命。 然而,ICER 将平均为 49.6 美元(中位数 22.7 万美元,IQR:220.1-XNUMX)以防止一例死亡。 结论:国家封锁在挽救生命方面具有适度优势,但代价巨大,而且可能产生压倒性的经济影响。 这些发现应有助于决策者应对这一流行病的额外浪潮。” 

14. 好事太少 适度感染控制的悖论,由泰德科恩和马克利普西奇。 流行病学。 2008年19月; 4(588):589-XNUMX。 “限制病原体暴露与改善公共卫生之间的联系并不总是那么简单。 降低社区中每个成员暴露于病原体的风险具有增加感染发生的平均年龄的附带效果。 对于在老年人中造成更高发病率的病原体,减少但不消除暴露的干预措施可能会通过将感染负担转移到老年人身上而增加严重疾病病例的数量。”

15. “聪明的思考、封锁和 COVID-19:对公共政策的影响”莫里斯·奥特曼。 政策行为经济学杂志,2020 年。 我认为,这种政策经常被去情境化,因为它忽略了政策外部性,假设死亡率计算是适当准确的,并且假设关注 Covid-19 的直接影响以最大限度地提高人类福利是适当的。 由于这种方法,当前的政策可能会被误导,并对人类福利产生严重的负面影响。 此外,这样的政策可能会无意中导致死亡率(包括外部性)根本没有最小化,特别是从长远来看。 这种误导和次优的政策是政策制定者使用不适当的心智模式的产物,而这些心智模式在许多关键领域都缺乏; 未能采取更全面的宏观视角来应对病毒,使用糟糕的启发式或决策工具,相关地没有认识到病毒的不同影响,并且在制定政策时采用了羊群效应(follow-the-leader)。 改善决策环境,包括提供更全面的治理和改进心智模式,可能会在全球范围内实施封锁,从而带来更高水平的人类福利。”

16。 “欧洲的 SARS-CoV-2 波:2 层 SEIRS 模型解决方案”由莱万·贾帕里泽和费德里科·洛伊斯撰写。 MedRxiv 预印本,23 年 2020 月 180 日。“我们发现,如果疫苗接种日期晚于(马德里:60 年 23 月 2021 日;加泰罗尼亚:28 年 2020 月 14 日;巴黎:2021 年 22 月 2021 日;伦敦:2 年 XNUMX 月 XNUMX 日)。 我们还模拟了平均隔离水平如何改变单个个体的感染概率,该个体的隔离与平均水平不同。 这使我们意识到可以计算由于病毒传播而对第三方造成的疾病损害,并假设个人有权在流行病(SARS-CoV-XNUMX 或任何其他)期间避免隔离。”

17。 “封锁有效吗? 经济学家的跨国比较”克里斯蒂安·比约恩斯科夫。 CESifo 经济研究,29 年 2021 月 2020 日。“大多数西方国家的封锁已使世界陷入二战以来最严重的衰退,也是成熟市场经济体中发展最快的衰退。 由于民主和专制政权滥用其紧急权力并无视宪法对决策的限制,它们还导致了世界大部分地区基本权利的侵蚀和三权分立(Bjørnskov 和 Voigt,2 年)。 因此,重要的是评估封锁是否以及在多大程度上按官方预期进行:抑制 SARS-CoV-24 病毒的传播并防止与之相关的死亡。 比较 XNUMX 个欧洲国家的每周死亡率,本文的研究结果表明,更严厉的封锁政策与更低的死亡率无关。 换句话说,封锁没有按预期发挥作用。”

18“。关于 COVID-19 的四个典型事实“(替代链接) 作者:Andrew Atkeson、Karen Kopecky 和 ​​Tao Zha。 NBER 第 27719 号工作文件,2020 年 19 月。“关于 COVID-19 大流行的核心政策问题之一是政府可能使用哪些非药物干预措施来影响疾病传播的问题。 我们凭经验确定哪些 NPI 对疾病传播有什么影响的能力取决于 NPI 和跨地点的疾病传播有足够的独立变化,以及我们拥有强大的程序来控制可能影响疾病传播的其他观察到和未观察到的因素。 我们在本文中记录的事实对这个前提提出了质疑…… 现有文献得出的结论是,NPI 政策和社会疏离对于减少 COVID-XNUMX 的传播和由于这种致命的大流行而导致的死亡人数至关重要。 本文中确立的典型事实对这一结论提出了挑战。”

19。 “白俄罗斯如何成为欧洲死亡率最低的国家之一?”由卡塔卡拉斯。 英国医学杂志,15 年 2020 月 19 日。“白俄罗斯陷入困境的政府仍然对 covid-1994 不以为然。 自 700 年以来一直掌权的总统亚历山大·卢卡申科断然否认疫情的严重性,拒绝实施封锁、关闭学校或取消白俄罗斯足球联赛或胜利日阅兵等群众活动。 然而,该国的死亡率是欧洲最低的国家之一——在 9.5 万人口中只有 73 多人,确诊病例超过 000 XNUMX 例。”

20。 “与儿童同住与 COVID-19 结果之间的关联:一项针对英格兰 12 万成年人的 OpenSAFELY 队列研究”,Harriet Forbes、Caroline E Morton、Seb Bacon 等人,MedRxiv,2 年 2020 月 9,157,814 日。“在 65 名≤0 岁的成年人中,与 11-2 岁儿童一起生活与记录 SARS-CoV-的风险增加无关。 19 感染、COVID-19 相关住院或 ICU 入院,但与 COVID-0.75 死亡风险降低相关(HR 95,0.62%CI 0.92-12)。 与 18-2 岁儿童一起生活与记录的 SARS-CoV-1.08 感染风险小幅增加相关(HR 95, 1.03%CI 1.13-19),但与其他 COVID-19 结果无关。 与任何年龄的儿童一起生活也与死于非 COVID-2,567,671 原因的风险降低有关。 在 65 名 >2 岁的成年人中,与儿童一起生活与 SARS-CoV-XNUMX 相关结果之间没有关联。 我们观察到学校关闭后风险没有一致的变化。”

21。 “探索跨国冠状病毒死亡率” 作者:特雷弗·内尔、伊恩·麦戈里安、尼克·哈德森。 Pandata,7 年 2020 月 XNUMX 日。“对于作为示例提出的每个国家,通常在一些成对比较和随之而来的单一原因解释中,有许多国家未能达到预期。 我们开始用失败的每一个期望来模拟这种疾病。 在选择变量时,从一开始就很明显在现实世界中会有矛盾的结果。 但是有一些变量似乎是可靠的标记,因为它们已经出现在许多媒体和预印本上。 其中包括较富裕国家的年龄、合并症患病率和较贫穷国家看似较低的人口死亡率。 即使是发展中国家中最糟糕的国家——赤道拉丁美洲的一些国家——其总体人口死亡率也低于发达国家。 因此,我们的目标不是制定最终答案,而是寻找共同原因变量,以在某种程度上提供解释和激发讨论。 这个理论有一些非常明显的异常值,其中最重要的是日本。 我们测试并发现了流行的观念,即封锁伴随着社会疏远和其他各种 NPI 赋予保护。”

22。 “Covid-19 死亡率:适应范围有限的国家之间的脆弱性问题”昆汀·德·拉罗切朗贝尔、安迪·马克、朱莉安娜·安特罗、埃里克·勒布尔和让-弗朗索瓦·杜桑。 公共卫生前沿,19 年 2020 月 25 日。“在 [65/35°] 纬度和 [−125/−19°] 经度范围内观察到更高的 Covid 死亡率。 与死亡率最相关的国家标准是预期寿命及其放缓、公共卫生背景(代谢和非传染性疾病 (NCD) 负担与传染病流行)、经济(增长国民产品、财政支持)和环境(温度,紫外线指数)。 为抗击流行病而采取的严格措施,包括封锁,似乎与死亡率无关。 已经经历了预期寿命停滞或倒退、收入和非传染性疾病发病率高的国家付出的代价最高。 更严格的公共决定并没有减轻这种负担。 固有因素已经预先确定了 Covid-XNUMX 的死亡率:了解它们可以通过更好的身体健康和免疫力来提高人口的复原力来改进预防策略。”

23。 “冠状病毒限制最少的州”亚当·麦肯。 WalletHub,6 年 2020 月 XNUMX 日。本研究按州对美国的严格程度进行评估和排名。 将结果与人均死亡人数和失业率作图。 图表显示严格程度与死亡率没有关系,但发现严格程度与失业率之间存在明确的关系。 

24. 台湾之谜: 评论 柳叶刀研究 台湾和新西兰,Amelia Janaskie。 美国经济研究所,2 年 2020 月 XNUMX 日。 正如公共卫生当局想象的那样,新病毒的传播轨迹可能会受到政策和应对措施的影响甚至控制,但当前和过去的冠状病毒经验说明了不同的观点。 一种新病毒的严重程度可能更多地与人群中的内源因素有关,而不是与政治反应有关。 根据封锁的说法,台湾几乎做错了一切,但在公共卫生方面产生了实际上可能是世界上任何国家最好的结果。”

25。 “从最佳直线预测任何 COVID19 流行病的轨迹”迈克尔·莱维特、Andrea Scaiewicz、Francesco Zonta。 MedRxiv,预印本,30 年 2020 月 50 日。“对超过 1 人死亡的地点的比较表明,所有疫情都有一个共同特征:定义为 loge(X(t)/X(t-1)) 的 H(t) 在对数标度,其中 X(t) 是第 t 天的病例或死亡总数(我们使用 ln 表示对数)。 下降的斜率变化约三倍,时间常数(1/斜率)在 3 到 XNUMX 周之间; 这表明有可能预测疫情何时结束。 是否有可能超越这一点,并根据最终确诊病例总数或死亡人数的高原数对结果进行早期预测? 我们通过证明任何爆发中的病例或死亡轨迹都可以转换为一条直线来检验这一假设。 具体来说,Y(t)≡−ln(ln(N/X(t)) 是一条直线,用于正确的平台值 N,它是由一种新方法确定的,最佳线拟合 (BLF)。BLF 涉及一个直线" 

26。 “政府强制封锁并不能减少 Covid-19 死亡人数:对评估新西兰严格应对措施的影响”约翰·吉布森。 新西兰经济论文,25 年 2020 月 4 日。“在 10 级封锁期间,新西兰对冠状病毒的政策反应是世界上最严格的。 根据财政部的计算,高达 3.3 亿美元的产出(约占 GDP 的 4%)在升级到第 2 级而不是停留在第 19 级时损失了。 为了使锁定达到最佳状态,需要大量的健康益处来抵消这种输出损失。 由于识别不力,流行病学模型预测的死亡人数不是有效的反事实。 相反,我使用基于美国县之间差异的经验数据,其中超过五分之一的县只是保持社交距离而不是封锁。 封锁的政治驱动因素提供了身份证明。 封锁不会减少 Covid-XNUMX 的死亡人数。 这种模式在新西兰做出关键锁定决定的每个日期都可见。 封锁的明显无效表明新西兰遭受了巨大的经济损失,而在挽救生命方面却没有什么好处。” 

27。 “锁定和关闭与 COVID – 19:COVID 获胜”国际货币基金组织印度执行董事苏尔吉特·巴拉(Surjit S Bhalla)。 “人类历史上第一次将封锁用作对抗病毒的策略。 虽然迄今为止,传统观点认为封锁是成功的(从轻微到惊人),但我们发现没有任何证据支持这一说法。” 

28。 “非药物干预对 COVID-19 的影响:三种模型的故事”,作者 Vincent Chin、John PA Ioannidis、Martin A. Tanner、Sally Cripps,MedXriv,22 年 2020 月 XNUMX 日。 声称封锁的好处似乎被严重夸大了。”

29。 “国家级分析,评估政府行动,国家准备和社会经济因素对COVID-19死亡率和相关健康结果的影响”作者:Rabail Chaudhry、George Dranitsaris、Talha Mubashir、Justyna Bartoszko、Sheila Riazi。 EClinicalMedicine 25 (2020) 100464。“[F] 全面封锁和广泛的 COVID-19 检测与危重病例数量或总体死亡率的减少无关。”

30。 “封锁对 Sars-CoV-2 传播的影响——来自北日德兰的证据”由 Kasper Planeta Kepp 和 Christian Bjørnskov 撰写。 MedXriv,4 月 2021 日,/2 年。“封锁和其他 NPI 对 Sars-CoV-100 传播的确切影响仍然是一个有争议的问题,因为早期模型假设 2020% 易感的同源传播人群,这一假设高估了反事实传播,并且由于大多数真实的流行病学数据都受到大量混杂变量的影响。 在这里,我们分析了由于 XNUMX 年 XNUMX 月与水貂相关的突变传播而对丹麦北部部分地区而非其他地区进行选择性封锁而产生的独特病例对照流行病学数据集。我们的分析表明,虽然感染水平下降,他们在封锁生效之前就这样做了,而且在没有授权的邻近城市中,感染人数也有所减少。 直接溢出到邻近城市或同时进行大规模测试并不能解释这一点。 相反,控制感染区可能与自愿的社会行为一起在授权之前显然是有效的,这解释了为什么在授权和非授权地区之前以及在授权地区发生感染下降的原因。 数据表明,至少在某些情况下,有效的感染监测和自愿合规使得完全封锁是不必要的。”

31。 “第一篇文献综述:封锁对 COVID-19 的影响很小”,作者 Jonas Herby,SSRN,6 年 2021 月 2020 日。“19 年春季的经济封锁对于遏制 COVID-19 大流行有多重要?与行为的自愿改变相比,封锁有多重要? 在春季,对 COVID-19 大流行的整体社会反应包括自愿和政府强制的行为改变。 自愿行为改变发生在信息的基础上,例如感染人数、COVID-9 死亡人数,以及与官方封锁相关的信号值,并呼吁民众改变其行为。 由于禁止某些被认为是非必要的活动,强制性的行为改变发生了。 区分这两种行为改变的研究发现,平均而言,强制行为改变仅占行为改变对大流行增长的总影响的 0%(中位数:91%)。 其余 100%(中位数:XNUMX%)的影响是由于自愿行为改变。 这不包括宵禁和口罩的影响,并非所有国家都采用。”

32。 “干预措施对 COVID-19 的影响” 作者:Kristian Soltesz、Fredrik Gustafsson、Toomas Timpka、Joakim Jaldén、Carl Jidling、Albin Heimerson、Thomas B. Schön、Armin Spreco、Joakim Ekberg、Örjan Dahlström、Fredrik Bagge Carlson、Anna Jöud 和 Bo Bernhardsson。 自然,23 年 202 月 2 日。 接受了评估五类非药物干预 (NPI) 对严重急性呼吸系统综合症冠状病毒 2 (SARS -CoV-2020)。 根据在 10 年 11 月至 XNUMX 月初收集的死亡率数据,他们得出的结论是,在所研究的 XNUMX 个欧洲国家中,只有一个,即封锁,在 XNUMX 个国家中有效。 然而,在这里我们使用原始模型代码的模拟来暗示 Flaxman 等人的结论。 关于单个 NPI 的有效性是不合理的。 尽管被认为的 NPI 无疑有助于减少病毒的传播,但我们的分析表明,这些 NPI 的个体有效性无法可靠地量化。” 

33。 “居家政策是一个例外谬误的案例:一项基于互联网的生态研究,”,作者 RF Savaris、G. Pumi、J. Dalzochio 和 R. Kunst。 Nature,5 年 2021 月 19 日。“最近的一个数学模型表明,待在家里并没有在减少 COVID-19 传播方面发挥主导作用。 欧洲的第二波病例,在被认为是 COVID-19 控制的地区,可能会引起一些担忧。 我们的目标是评估留在家中 (%) 与世界多个地区因 COVID-87 导致的死亡人数减少/增加之间的关联……。 对数据进行预处理后,包括全球 3741 个地区,产生 63 对线性回归分析的成对比较。 只有 1.6 次 (19%) 比较是显着的。 根据我们的结果,我们无法解释在流行病学第 98 周至第 9 周之后,在 34% 的比较中,在家中是否会降低 COVID-3 死亡率……。 我们无法通过社会隔离来解释世界不同地区每百万人死亡人数的变化,在此分析为与基线相比留在家中的差异。 在限制性和全球性比较中,分别只有 1.6% 和 XNUMX% 的比较有显着差异。”

34。 “评估 COVID-19 大流行期间就地避难所政策的影响”克里斯托弗·R·贝瑞、安东尼·福勒、塔玛拉·格雷泽、萨曼莎·汉德尔-迈耶和亚历克·麦克米伦,美国国家科学院院刊,13 年 2021 月 19 日。最近记忆中最具政治争议的政策之一是 COVID-XNUMX 大流行期间的就地避难令。 先前的研究声称,就地避难令挽救了数千人的生命,但我们重新评估了这些分析并表明它们并不可靠。 我们发现,就地避难令没有可检测到的健康益处,对行为的影响不大,对经济的影响虽小但不利。 需要明确的是,我们的研究不应被解释为社会疏远行为无效的证据。 许多人在就地避难令出台之前就已经改变了他们的行为,而就地避难令似乎没有效果,正是因为它们没有有意义地改变社会疏离行为。” 

35。 “从每日死亡率数据推断英国 COVID-19 致命感染轨迹:在英国封锁之前,感染是否已经下降?”西蒙伍德。 Biometic Practice,30 年 2021 月 XNUMX 日。“结果表明,在没有强有力的假设的情况下,目前最可靠的公开数据强烈表明,英国的感染率下降是在第一次全面封锁之前开始的,这表明封锁之前的措施可能足以控制疫情,而且与死亡不同,社区感染可能在第一次封锁解除之前就处于较低水平。 这种情况与瑞典的感染情况是一致的,瑞典在英国之后不久就开始致命感染下降,但这样做的基础是采取的措施远未完全封锁。”

36。 “COVID-19 锁定政策:跨学科审查” 作者:SSRN 的 Oliver Robinson(审查中),21 年 2020 月 19 日。“大流行最初几个月的生物医学证据表明,封锁与病毒繁殖率降低有关,但限制较少的措施也产生了类似的效果。 在流行病学建模研究中,封锁与降低死亡率有关,但在基于 Covid-XNUMX 大流行的经验数据的研究中却没有。 心理学研究支持这样一个命题,即长时间的封锁可能会加剧社会孤立和失业等压力因素,这些因素已被证明是暴露于呼吸道病毒后患病的有力预测因素。 经济分析层面的研究表明,与经济损害或其他健康问题资金不足相关的死亡人数可能超过封锁所节省的死亡人数,并且封锁所带来的极高财务成本可能对整体人口健康产生负面影响用于治疗其他疾病的资源减少。 与封锁相关的伦理研究表明,价值判断在平衡不同种类的伤害和利益方面是不可避免的,而不是封锁造成的。”

37。 “Covid锁定成本/收益:对文献的批判性评估”道格拉斯·W·艾伦着。 工作论文,西蒙弗雷泽大学,2021 年 80 月。“对 19 多项 Covid-19 研究的检查表明,许多研究依赖于错误的假设,这些假设往往高估了封锁的好处而低估了封锁的成本。 结果,大多数早期的成本/收益研究得出的结论后来被数据驳斥,这使得他们的成本/收益发现不正确。 过去六个月进行的研究表明,封锁最多对 Covid-3.6 死亡人数产生了边际影响。 一般来说,封锁的无效源于行为的自愿改变。 封锁管辖区无法防止违规行为,非封锁管辖区受益于模仿封锁的行为的自愿变化。 封锁的有限有效性解释了为什么一年后,每百万人的无条件累计死亡人数以及每百万人每日死亡人数的模式与各国封锁的严格程度没有负相关。 使用 Bryan Caplan 教授提出的成本/收益方法,并使用锁定有效性的两个极端假设,加拿大锁定的成本/收益比,就节省的生命年而言,在 282-XNUMX 之间。 也就是说,封锁有可能成为加拿大历史上和平时期最大的政策失败之一。”

38. 国家间 COVID-19 发病率的大部分差异可以用中位年龄、肥胖率和岛屿状况来解释. 约瑟夫·B·弗莱曼 (Joseph B. Fraiman) 着,  Ethan Ludwin-Peery,Sarah Ludwin-Peery,MedRxiv,22 年 2021 月 19 日。 之所以选择第三个因素,即每个国家是否是岛国,是因为预计岛屿的地理隔离会影响 COVID-19 的传播。 选择边界关闭的第四个因素是因为它与岛国地位的预期相互作用。 这四个变量共同能够解释 COVID-190 病例率的大部分国际差异。 使用 70 个国家的数据集,基于这四个因素及其相互作用的简单建模解释了国家之间总差异的 80% 以上。 使用额外的协变量,更复杂的建模和高阶交互可以解释超过 19% 的方差。 这些新颖的发现为解释 COVID-XNUMX 的不寻常的全球变异提供了一种解决方案,这种变异在整个大流行期间一直难以捉摸。”

39。 “COVID-19 疫苗政策的意外后果:为什么授权、护照和隔离封锁可能弊大于利。” 凯文·巴多什等人。 SSRN,1 年 2020 月 19 日。” 基于 COVID-19 疫苗接种状况限制人们获得工作、教育、公共交通和社会生活的机会侵犯了人权,助长了耻辱感和社会两极分化,并对健康和福祉产生不利影响。 强制接种疫苗是公共卫生领域最有力的干预措施之一,应谨慎使用,以维护道德规范和对科学机构的信任。 我们认为,鉴于可能超过益处的负面后果,应重新评估当前的 COVID-19 疫苗政策。 利用基于信任和公众咨询的赋权策略代表了一种更可持续的方法,可以保护 COVID-XNUMX 发病和死亡风险最高的人群以及公众的健康和福祉。”

40。 “封锁对 Covid 死亡率影响的文献回顾和荟萃分析,”作者 Jonas Herby、Lars Jonung 和 Steve H. Hanke,约翰霍普金斯大学应用经济研究所,1 年 2020 月 19 日。“更具体地说,严格性指数研究发现,欧洲和美国的封锁仅将 COVID-0.2 死亡率降低了平均 19%。 SIPO 也无效,仅平均将 COVID-2.9 死亡率降低了 19%。 具体的 NPI 研究也没有发现对 COVID-XNUMX 死亡率有明显影响的广泛证据。 虽然这项荟萃分析得出的结论是,封锁对公共卫生几乎没有影响,但在实施封锁的地方却造成了巨大的经济和社会成本。 因此,封锁政策是没有根据的,应该作为流行病政策工具而被拒绝。”



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