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Na prática, isso significa que o governo federal e os estados dos EUA escolheram, contrataram e criaram vários modelos de maneira ad hoc e opaca. Rivers, que pediu a criação de um “centro nacional de previsão de doenças infecciosas” no molde do Serviço Nacional de Meteorologia, observa que “No momento, não há ninguém responsável por registrar e arquivar realmente quem disse o que – o que os modeladores dizem e o que aconteceu. Que previsão eles fizeram hoje e como isso muda amanhã, como muda no dia seguinte e como isso se relaciona com o que realmente aconteceu? ”

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Modelagem climática e modelagem epidemiológica têm algumas diferenças importantes. Uma é que as previsões meteorológicas são feitas várias vezes ao dia, em todos os locais do país. Isso permite a avaliação rigorosa da habilidade de previsão. As previsões de pandemia são feitas raramente (graças a Deus), o que significa que não podemos saber muito sobre sua precisão, mesmo quando precisamos confiar nelas. Outra diferença importante é que as previsões meteorológicas não mudam o clima, enquanto as previsões de surtos de doenças podem influenciar a forma como as pessoas respondem e se comportam e, portanto, alteram as condições previstas.

Por esses motivos, a previsão de pandemia apresenta um desafio muito maior do que a previsão do tempo. É por isso que realmente não queremos depender de previsões de pandemia. Sempre será muito melhor interromper uma pandemia antes que ela comece, o que exige vigilância e estratégias eficazes para uma intervenção rápida. Esse fato apenas torna a ausência do governo federal na produção ou avaliação de modelos de coronavírus mais alarmante.

Em seu lugar, temos um tudo por todos. A infinidade de modelos de pandemia parece uma grande tigela de cerejas para os partidários políticos, que podem escolher os resultados que parecerem mais favoráveis ​​às suas políticas favoritas ou prejudiciais às posições de seus oponentes. Vimos dinâmicas semelhantes no debate climático, onde argumentos científicos podem ser apenas cavalos de Tróia para visões fundamentadas em política, economia ou cultura.

Mais notavelmente, em 1º de abril, Trump e a Força-Tarefa de Coronavírus da Casa Branca mostraram um número indicando que o distanciamento social bem-sucedido limitaria o número de mortes nos EUA entre 100.000 e 240.000. Esses números, por sua vez, foram definidos pela administração como a métrica do sucesso de uma política na pandemia: qualquer contagem de cinco dígitos, independentemente de quão alta, será contada como salvação. Não importa o fato de que essas estimativas foram amplamente criticadas por especialistas como irrealisticamente altas em primeiro lugar, inclusive pelos consultores de Trump.

A quase total falta de transparência da Casa Branca é como gasolina derramada em um fogo quente da ciência politizada.

Nesse caso, o uso de previsões de coronavírus pela Casa Branca parece ser para fins de evitar a responsabilização por decisões ruins ou justificar decisões já tomadas, além de qualquer papel que elas tivessem como política de informação. Sem surpresa, a Casa Branca não divulgou detalhes de suas projeções; e membro da força-tarefa Deborah Birx apenas se referiu, ao apresentá-los, a “cinco ou seis modeladores nacionais e internacionais de Harvard, de Columbia, de Northeastern, de Imperial [College London]. ” O modelo da Universidade de Washington também tem sido frequentemente citado pela força-tarefa, mas outro com projeções menos agressivas, que seria muito menos favorável à avaliação da resposta da Casa Branca, foi descartado como um desvio.

A quase total falta de transparência da Casa Branca é como gasolina derramada em um fogo quente da ciência politizada. Como conseqüência, apoiadores e críticos das políticas do governo Trump citam trechos de pesquisas para apoiar seus argumentos, mas a ausência de um contexto científico mais amplo para interpretar as previsões de pandemia significa que todos carecem de uma base rigorosa e autorizada para seus pontos de vista. Isso é conveniente para batalhas políticas, mas fatal para o desenvolvimento ou avaliação de políticas eficazes.

É verdade que o modelo da Universidade de Washington, amplamente citado, demonstrou produzir projeções profundamente falhas. Obviamente, devemos esperar que qualquer modelo recentemente desenvolvido e não testado, implantado em um contexto completamente novo, produza previsões ruins. Esperar o contrário é entender mal a dificuldade dessa modelagem. É exatamente por isso que é importante comparar as previsões lado a lado de todos os modelos disponíveis. Observar uma diversidade de modelos pode nos ajudar a caracterizar áreas de concordância e incerteza.

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