COVID-19 时代的道德失败

随着越来越多的证据表明政府为遏制这一流行病而采取的非常规战略的实际结果，关于 Covid-19 大流行的两种说法继续发生冲突。 新出现的证据是否证明了政府在过去三年中做出的决定是正确的？ 特别是，他们向人民施加严厉的命令在道德上是否合理？

当然，一开始实际上没有任何证据表明封锁会起作用——零。 因为之前从未尝试过，所以没有积累的知识可以继续下去。

只有理论和模型，重要的是要强调模型不是经验证据。

即使最初的模型也没有表明普遍封锁是更好的策略。 正如我之前指出的，尼尔·弗格森臭名昭著的“报告9”实际上显示了仅针对 70 岁以上人群采取限制措施等多种措施所产生的最低流行曲线。 

有趣的是，爱丁堡大学的一个团队运行了同一模型的一个版本，并进行了一些修改（特别是，“我们还计算所有浪潮中的死亡人数，而不仅仅是第一波”）并得出了类似的结论。 表3中 他们的报告 总结了违反直觉的发现，包括：

如果将学校关闭加上病例隔离、家庭隔离和 70 岁以上人群保持社交距离的情况，整个模拟过程中的死亡总数将会增加。 此外，它还表明，对于 70 岁以上的人来说，保持社交距离比一般的社交距离更有效。

然后他们更进一步，发现：“更强有力的干预措施……与抑制感染有关，一旦取消干预措施，就会观察到第二波感染：” 

当干预措施取消时，仍然有大量的易感人群和大量的感染者。 这会导致第二波感染，导致更多人死亡，但会发生得更晚。 进一步的封锁将导致一系列重复的感染浪潮，除非通过疫苗接种实现群体免疫，而模型中没有考虑这一点。

总而言之：“推迟 covid-19 的传播意味着更多的人仍然具有传染性，并且可以感染老年群体，其中很大一部分人随后死亡。” 这在他们的图 1 中得到了体现，其中前五个情景与弗格森报告 9 中提出的情景相同，另外三个情景显示了第二波（或以后）浪潮情景，其中要么是一般的社交距离，要么是 70 岁以上的人的社交距离。

键： ICU = 重症监护病房； PC=场所关闭； CI=病例隔离； HQ=居家隔离； SDOL70=70岁以上的人保持社交距离； SD=一般社交距离。

这些模型可能都不可靠（见下文），但要点是：启动封锁的同一模型也表明中期结果可能不利，因此尝试封锁是一项危险的实验，是一次黑暗中的跳跃。 各国政府不知道紧急措施是否会增加或减少中期内的 COVID-19 死亡率，更不用说总体死亡率了。

这是很严重的，因为封锁造成的“附带损害”或不利影响的证据越来越多。 

世界银行 据估计，大流行本身和封锁的综合影响导致 97 年贫困人口比上一年增加 2020 万人。 这些不利影响很可能大部分来自封锁，因为较贫穷国家的人口主要是年轻人，不易感染这种疾病。 他们被迫忍受严厉的干预措施，鉴于他们的风险较低，这些干预措施根本不合理。 

李等。 审查了全球 256 项关于封锁对老年人、儿童/学生、低收入人群、移民工人、监狱人员、残疾人、性工作者、家庭暴力受害者、难民、少数民族和性群体影响的研究和性别少数群体并总结了他们的发现：

我们表明，长期的孤独、精神困扰、失业、收入损失、粮食不安全、不平等扩大以及获得社会支持和医疗服务的机会中断，是影响这些弱势群体的身体距离的意外后果，并强调身体距离措施加剧了弱势群体的脆弱性。不同的弱势群体。

我们可以肯定，失业率的增加和精神压力将在未来几年增加疾病负担。

汤森德和欧文斯证实 封锁破坏年轻人的心理健康和福祉，发现封锁期间年轻人的抑郁经历比大流行之前增加了 55%。 

罗伯逊等人。 研究了减少孕产妇和儿童健康干预措施的影响，结果发现：

我们最不严重的情况（覆盖率减少 9.8-18.5%，浪费增加 10%）在 6 个月内将导致 253,500 名儿童额外死亡和 12,200 名孕产妇死亡。 最严重的情况（覆盖率减少 39.3-51.9%，浪费增加 50%）超过 6 个月，将导致 1,157,000 名儿童额外死亡和 56,700 名孕产妇死亡。

有人发出可怕的警告称，新冠肺炎 (COVID-19) 将会导致印度贫民窟的人口大量减少，那里的人们挤在一起居住。 马兰等。 发现孟买贫民窟中有 54% 的人口检测结果呈阳性，而“非贫民窟”的这一比例为 16.1%。 但他们还发现，贫民窟的感染死亡率仅为0.076%，而非贫民窟的感染死亡率为0.263%。 

这将整个社会疏远假说推翻了。 贫民窟居民曾 降低 死亡率高于较富裕的邻国。 作者冷冷地评论道：“病房内流行率的这种明显差异也凸显了地理差异对于流行病学模型和群体免疫政策讨论的重要性。” 事实上，也许如果我们希望人们尽快获得群体免疫，我们应该将他们聚集在一起，而不是将他们分开！

贫民窟居民是幸运的——印度的封锁和相关的恐慌迫使无数人离开城市返回家乡。 作为 杰斯琳等人。 评论：“社会疏远的概念对移民来说没有任何意义，因为更紧迫和棘手的不安全和饥饿问题持续存在。” 

这些论文清楚地表明，穷人承受了多重创伤和风险，而且没有理由相信他们从中受益。

富裕国家发生了什么？

这里 澳大利亚统计局 (ABS) 的图表显示了我的家乡维多利亚州截至 2020 年底的六年期间的全因死亡率和超额死亡率：

该图有两个显着特征。

首先，2020年流感疫情高峰略低于2017年流感疫情高峰。 但 2020 年本应成为百年一遇的大流行的第一波，可与 1918 年的流感大流行相媲美。然而 2020 年的全因死亡率似乎仅处于预期范围的顶部。 

其次，流行病曲线与 ICL 或局部模型的预测没有关系。 尽管墨尔本的封锁时间是世界上最长的（累计），但没有迹象表明曲线会变平。 事实上，该曲线实际上比 2017 年的曲线更尖锐。该模型是比较性的，因此您会期望，如果理论假设具有任何有效性，“无所作为”曲线和干预曲线之间的比较将可以跨地点转移。 尽管采取了有史以来最严厉的干预措施，但维多利亚州的流行病曲线看起来像是“无所作为”曲线。

我们还可以与邻近的新南威尔士州进行比较。 图表和表格 此处 研究表明，尽管新南威尔士州对封锁采取了更为谨慎的态度，但在大流行期间每年的超额死亡人数都较低。 他们还显示，随着政府干预措施的进一步推进，澳大利亚的超额死亡率在 2021 年和 2022 年总体上有所增加。 现在，2021 年是“疫苗+”（包括封锁和疫苗接种）的一年，而到 2022 年，各国政府放弃了封锁，只依赖疫苗接种。 死亡率再次上升。 

对封锁期间相对孤立的岛国进行案例研究是有用的。 例如，与新西兰相比，冰岛也采取了更为谨慎的做法，采取的是缓解策略，而不是新西兰追求消除的策略。 当地专家正在向新西兰 COVID-19 调查阐明自己的观点 阿片：“冰岛在不采取严格限制的情况下成功地将新冠病例和死亡人数保持在相对较低的水平，这引发了一个问题：如果不关闭边境和封锁，新西兰是否也能取得类似的结果。” 他们不可避免地依赖于自己的模型，认为新西兰如果早点实施封锁，本可以取得更好的结果，尽管新西兰在 11 年 2020 月 XNUMX 日宣布大流行后仅四天就采取了严厉措施。 

因此，在宣布大流行的同一天（最好是更早！），在对其特征和相关风险因素一无所知的情况下，就开始推动实施封锁。 这将再次在模型的基础上完成，模型不是证据。

封锁假说似乎是不可证伪的。 无论实证结果如何，专家们都会规定更多的封锁措施。 但大多数 COVID-19 询问都会接受更快实施封锁的必要性。 这只会导致政府动不动就动武，并在疫情传播范围不大的情况下过早采取行动。

苏格兰的 COVID-19 调查采取了一种“新颖”的方法，委托在循证医学的框架内对证据进行审查，该方法区分不同类型的证据，其中一些证据比其他证据更可靠。 大多数支持干预措施的学术论文都是基于“观察”研究，这些研究很容易因他们选择的相对不受控制的人群样本而产生偏差，而不是更可靠和评价更高的随机对照研究（RCT） 。 

克罗夫特博士的 报告 是严谨、系统的。 总体调查结果：

• 2020 年，有科学证据支持使用一些针对 COVID-19 的物​​理措施（例如经常洗手、在医院环境中使用个人防护装备）。
• 对于其他措施（例如，在医疗机构之外强制佩戴口罩、封锁、社交距离、测试、追踪和隔离措施），要么在 2020 年没有足够的证据支持其使用，要么没有证据； 在此期间的三年里，证据基础没有发生重大变化。
• 有人认为，新冠肺炎 (COVID-19) 大流行期间采取的限制性措施造成了个人、社会和经济损害，而这些损害是可以避免的，也是不应该发生的。
• 目前尚不清楚 COVID-19 疫苗接种是否导致了 COVID-19 死亡人数减少。

世界各国政府于 2020 年 XNUMX 月开始了一项盛大的实验，对全体人民采取了严厉且未经尝试的措施，但没有任何证据或证据不足表明它们会成功。 全面封锁会带来更好结果的想法只是一个假设，这个假设在广泛应用于大众之前需要进行测试。 政府应该委托随机对照试验来检验封锁和其他非药物干预措施将改善总体结果的假设。 他们从来没有这样做过。 

对疫苗进行了随机对照试验，但只收集了几个月的数据，之后就公开了疫苗，政府开始授权甚至强制要求使用疫苗。 这是在其不利影响的完整情况出现之前。 而且试验并没有证明疫苗可以挽救生命，甚至可以“减缓传播”。 

但是， 弗莱曼等人。 分析了辉瑞和 Moderna 疫苗 mRNA 试验的数据，发现：“mRNA 疫苗接种者发生严重不良事件的风险合计增加了 16%。” 他们呼吁进行“正式的危害效益分析”，但这却被置若罔闻。 疫苗随机对照试验远远低于最佳实践，政府在制定政策时应该认识到它们的局限性。

对未经证实的干预措施进行严格和探索性试验的必要性是医学研究伦理的基础，作为一家小型医疗机构人类研究伦理委员会的主席，我意识到这一点。 这 纽伦堡法典 要求参加结果未知的实验的参与者必须在充分了解可能的风险的情况下自愿同意。 这从未发生过。 此外，“实验的进行应避免所有不必要的身心痛苦和伤害。” 没有充分考虑或没有考虑尽量减少痛苦。 这些原则在 赫尔辛基宣言.

辩方会辩称，威胁是如此之大，政府迫不及待地进行随机对照试验。 但如果没有 RCTS，他们不知道（现在仍然不知道）收益是否超过成本。 在突发公共卫生事件中，以理论上或虚拟现实（建模）中可能有效为由而部署具有巨大不利影响的措施是不合理的。 Ioannidis 及其同事对预测和建模提出了强有力的批评 此处 和 此处 （“COVID-19 非药物干预措施的效果估计不稳健且高度依赖模型”）。

这些策略必须通过必要性的法律检验。 如果更温和的措施也能发挥作用，就不应该采取更严厉的措施。 事实上，这已写入维多利亚州公共卫生立法。 但 本达维德等人。 分析了10个国家的数据，发现与更温和的措施相比，更严厉的措施对病例增长没有任何显着的有益影响。

各国政府必须选择危害最小的措施，以合理预期实现总体预期结果，这不仅应在短期内，而且应在中长期内降低过量死亡人数。 如果降低某种特定疾病的死亡人数可能会增加其他疾病的死亡人数，例如通过在封锁期间推迟健康和医疗预约，导致严重的健康状况无法及早发现，那么降低某种特定疾病的死亡人数是站不住脚的。

在开始这项伟大的实验时，政府并不知道自己在做什么。 他们鲁莽地违反了所有已知的医学道德准则和必要性原则，显然甚至没有考虑到它们。 他们没有考虑其他可行的策略，例如允许群体免疫在年轻群体中传播，同时重点保护老年群体。 多个危险信号被抛出，但各国政府径直绕过它们，忽略了任何危害的证据，也没有尝试优化政策并尽可能减少危害。 这是有记录以来公共卫生道德的最大失败。

这不是阴谋论。 我的工作假设是，每个相关人员都认为他们正在做正确的事情。 但考虑到大量的人因这些措施而遭受不必要的不​​利影响，而且与他们感染 COVID-19 的风险不成比例，因此应考虑刑事过失指控。