Blocajele nu au salvat vieți

SUA și cele 50 de jurisdicții ale sale de stat oferă un experiment natural pentru a testa dacă decesele în exces din toate cauzele pot fi direct atribuite implementării schimbărilor structurale sociale și economice la scară largă induse de ordonarea blocării populației generale.

Zece state nu au fost impuse de blocare și există 38 de perechi de state blocate/non-blocare care împart o graniță terestră. Constatăm că impunerea de reglementare și punerea în aplicare a ordinelor de adăpost în loc sau de ședere la domiciliu la nivel de stat se corelează în mod concludent cu o mortalitate mai mare, corectată în funcție de starea de sănătate, pe cap de locuitor, pentru toate cauzele de către stat. Acest rezultat este în contradicție cu ipoteza că blocajele au salvat vieți.

Introducere

Pe 11 martie 2020, Organizația Mondială a Sănătății a declarat o pandemie pe baza unui focar raportat în Wuhan, China, de COVID-19 (denumit în continuare COVID), boala respiratorie cauzată de virusul SARS-CoV-2. Pe 13 martie 2020 a fost declarată o urgență națională în Statele Unite cu privire la focarul de COVID-19. În SUA, această declarație a dus la un set eterogen de răspunsuri din partea autorităților sanitare și a oficialilor guvernamentali din diferite state. Printre aceste răspunsuri politice variate, la nivel de stat, majoritatea statelor au emis ordine de adăpostire în loc sau de ședere la domiciliu în martie și aprilie 2020 (denumite în continuare „blocare”). 

Motivația acestor măsuri de izolare a fost încetinirea răspândirii COVID-19 prin limitarea interacțiunilor sociale, în ipoteza că boala se răspândește prin contact de la persoană la persoană. Cu toate acestea, datorită independenței guvernării statale din SUA, măsurile de blocare au avut o gamă largă de implementare și aplicare, unele state renunțând cu totul la blocaje. 

Aceste diferențe în deciziile la nivel de stat fie de a bloca, fie de a nu stabili astfel un experiment util pentru a testa ipoteza că blocarea a salvat vieți. Această ipoteză prezice că ar fi trebuit să existe mai puține decese (pe cap de locuitor) în statele care au implementat blocaje și mai multe decese în statele care nu au făcut-o, după ajustarea pentru diferențele în starea de sănătate a populațiilor de stat, dacă se presupune că toți ceilalți factori au avut impact mai mic. Datele disponibile pentru a testa aceste predicții pot fi găsite în mortalitatea de toate cauzele (ACM) în funcție de timp și de stat, raportate de CDC.

După cum au demonstrat alți anchetatori (de exemplu Rancourt, Baudin & Mercier 2021), ACM ocolește problema dificilă a atribuirii cauzei decesului, care este de natură politică și, ca urmare, susceptibilă la părtinire (de ex. Ealy et al. 2020). Cauza dominantă corectă a decesului este rar cunoscută în cazul afecțiunilor respiratorii, iar decesul nu este în mod normal monocauzal. 

Avantajul analizării ACM este că decesele în SUA sunt înregistrate cu fidelitate ridicată (fără părtinire de raportare sau subraportare). Odată înregistrat, un deces este un deces, indiferent de modul în care este atribuită cauza pe certificatul de deces. Dacă blocajele sunt eficiente în prevenirea deceselor din cauza răspândirii unei boli în timpul unei pandemii, atunci regiunile care au implementat blocaje ar fi trebuit să fi înregistrat mai puține decese pe cap de locuitor din toate cauzele, dacă nu există factori de confuzie predominanți.

Date și Metodologie

Scopul nostru este să evaluăm eficacitatea blocajelor în salvarea de vieți în perioada COVID, comparând numărul total de decese din toate cauzele în perechi de state: un stat cu blocare și un stat fără blocare care împarte granița cu blocarea. stat. Am examinat, de asemenea, statele de blocare care nu au o graniță cu niciun stat care nu este blocat, pentru a fi complet.

Am identificat statele care nu sunt blocate prin examinarea ordinelor administrative și executive emise în perioada martie-aprilie 2020 de guvernele statelor ca răspuns la declarațiile de pandemie ale OMS și ale guvernelor federale și statale. Majoritatea acestor comenzi au fost arhivate pe site Ballotpedia.com, și am localizat comenzile pentru care linkurile nu mai erau valabile căutând site-urile web ale guvernului de stat. Am atribuit un punctaj de „stringență” fiecărui ordin executiv pe baza limbii ordinului de izolare pentru cetățenii statului:

Am constatat că au existat șapte (7) state care au avut scoruri de 0 deoarece nu au emis ordine de ședere la domiciliu: Dakota de Nord, Dakota de Sud, Wyoming, Iowa, Oklahoma, Nebraska și Arkansas. Au existat alte trei (3) state care au avut scoruri de 1 deoarece guvernele au sugerat sau încurajat cetățenii doar să rămână acasă, dar nu le-au cerut să facă acest lucru și nici nu au oferit mijloace de aplicare: Utah, Kentucky și Tennessee. 

Criteriul nostru pentru stările de blocare versus non-blocare diferă de studiile anterioare prin simplitatea sa (adică concentrându-ne doar pe strictețea limbajului din ordinele executive). Dar lista noastră rezultată de state fără blocare include toate cele șapte state enumerate ca non-blocare activate ScoalaVși include toate cele patru state care nu sunt blocate identificate de studiul sponsorizat de CDC Moreland și colab. (2020). 

Am comparat rezultatele acestor zece state care nu sunt blocate cu statele blocate care au o graniță comună, presupunând că răspândirea virală nu este împiedicată de granițele de stat. În acest studiu, ne concentrăm pe mortalitatea totală de toate cauzele (ACM) într-o anumită perioadă de timp ca măsurătoare a eficacității blocării. Folosim trei perioade de timp, așa cum este descris mai jos. 

Am descărcat fișiere cu valori separate prin virgulă (csv) care conțin ACM pe săptămână pentru fiecare stare din Site-ul CDC Wonder. Am împărțit datele săptămânale ACM pentru fiecare stat la populația statului respectiv (Recensământul SUA, 1 aprilie 2020), rezultând numărul de decese pe cap de locuitor, pe săptămână (D_pcw). Pe parcursul acestui raport exprimăm D_pcw ca număr de decese la 10,000 de locuitori. 

Este necesar un pas suplimentar de corecție pentru a permite comparații precise de la starea la alta a mortalității. Diferențele în distribuțiile de vârstă, ratele de obezitate, nivelurile de sărăcie, ratele de dizabilități fizice și mentale și alți factori determinanți ai sănătății vor duce la diferențe intrinseci în D_pcw în diverse state. Aceste diferențe se manifestă colectiv într-o compensare în D_pcw observate în anii non-pandemici (înainte de 2020). 

De exemplu, Figura 1 arată o comparație a D_pcw între New York și Florida în perioada 2014-2020. Ca și în cazul tuturor comparațiilor la nivel de stat, New York și Florida au variații temporale remarcabil de similare în D_pcw de la săptămână la săptămână și de la an la an, dar au, de asemenea, o compensare clară și aproape constantă. 

Corectăm acest offset calculând un factor H_{de stat}, care este valoarea mediană a raportului dintre D-ul unui stat_pcw iar D_pcw a unui stat de referință de la 1 ianuarie 2014 până la 31 decembrie 2020. Am ales New York ca stat de referință pentru calcularea H_{de stat}. Această alegere a stării de referință este arbitrară, dar populația mare din New York înseamnă că, în majoritatea cazurilor, eroarea din H_{de stat} este dominată de erorile Poisson în D_pcw a stării de interes. 

În exemplul prezentat în Figura 1, factorul de corecție a stării de sănătate din Florida este H_{de stat} = 0.537, ceea ce indică faptul că New York a cunoscut cu 53.7% mai puțin D_pcw decât Florida în anii 2014 până în 2020, probabil din cauza populației mai în vârstă din Florida. Pentru fiecare comparație la nivel de stat a lui D_pcw adoptăm acest raport ca factor de corecție pentru a aduce perechea de state pe aceeași scară, permițând o comparație corectată a stării de sănătate a mortalității în perioada pandemiei. 

Acest factor de corecție a stării de sănătate este justificat deoarece efectuăm o comparație diferențială între statele cu și fără blocare. Întrebăm: „În urma adoptării măsurilor de izolare, care este diferența fracțională dintre ACM ajustat pe cap de locuitor în fiecare pereche de state?” Aceasta presupune că, după eliminarea diferențelor în starea de sănătate a populațiilor din statele vecine, cel mai mare efect asupra ACM ajustat pe cap de locuitor a fost punerea în aplicare a unui blocaj. Această ipoteză este justificată, având în vedere că se așteaptă că blocările vor avea ca rezultat perturbări masive ale economiilor naționale și regionale, ale sistemelor de sănătate și ale țesutului social general.

Figura 1: Decesele pe cap de locuitor, pe săptămână (D_pcw) în Florida (albastru) și New York (roșu). Panoul din stânga arată decalajul în D_pcw, pe care o atribuim diferențelor în starea de sănătate a populației din fiecare stat (structura de vârstă, nivelul sărăciei, rata obezității etc.). Panoul din dreapta arată D corectat_pcw, ceea ce permite o comparație diferențială între aceste două state începând cu 2020.

Pentru a cuantifica efectul blocajelor asupra mortalității în perioada COVID, calculăm decesele integrate (totale) corectate în funcție de starea de sănătate pe cap de locuitor, D_la, într-o perioadă de timp aleasă. Apoi calculăm raportul lui D_la pentru fiecare pereche de state, notate cu R (blocare împărțită la non-blocare). Folosim trei perioade de timp diferite în care ne așteptăm ca D_la, și R, pentru a surprinde efectele măsurilor de izolare:

D_tot,1: suma pe perioada de blocare a stării de blocare. 
D_tot,2: Sumă pe perioada „Vârfului COVID 1” (cp1) așa cum a fost identificat de Rancourt și colab. (2021; săptămâna 11 până la săptămâna 25 din 2020)
D_tot,3: Sumă pe întreaga perioadă de la 11 martie 2020 până la 31 decembrie 2021

Pe parcursul acestei lucrări raportăm intervalele de încredere de 95% pentru ratele noastre de mortalitate integrate, normalizate în funcție de populație și corectate în funcție de starea sănătății, pentru fiecare comparație în perechi a stărilor de blocare și non-blocare și pentru raportul integrat pe cap de locuitor, corectat în funcție de starea de sănătate. mortalități pe care le raportăm. Aceste intervale de încredere sunt calculate în ipoteza că sursa dominantă de eroare provine din statisticile de numărare.

REZULTATE

Rezultatele noastre sunt rezumate în figurile de mai jos. 

În figurile 2, 3 și 4, axa y listează toate cele 38 de perechi de stări de blocare/neblocare utilizate pentru compararea rezultatelor mortalității, cu starea de blocare enumerată mai întâi, urmată de starea de non-blocare. Punctele albastre arată estimarea punctuală a raportului, R, iar barele de eroare asociate arată intervalul de încredere de 95%; linia întreruptă verticală marchează unitatea. Valorile din stânga liniei verticale indică situații în care starea de blocare a înregistrat mai puține decese pe cap de locuitor corectate în funcție de starea de sănătate decât starea fără blocare. Valorile din dreapta liniei indică faptul că starea de blocare a înregistrat mai multe decese pe cap de locuitor corectate în funcție de starea de sănătate decât starea fără blocare.

Figura 2: Raportul ACM pe cap de locuitor ajustat pentru starea de sănătate (R) pentru fiecare pereche de state vecine enumerate pe axa y. Raportul se bazează pe însumarea tuturor deceselor din fiecare stat pe perioada de timp corespunzătoare vârfului COVID (3 – 11). Barele de eroare arată intervalul de încredere de 2020% pentru raportul fiecărei perechi. Rapoartele din stânga liniei verticale indică faptul că au avut loc mai puține decese în starea de blocare decât în ​​starea fără blocare, în timp ce rapoartele din dreapta liniei verticale indică faptul că statele cu blocare au înregistrat mai multe decese.

Figura 3: Raportul ACM pe cap de locuitor ajustat pentru starea de sănătate (R) pentru fiecare pereche de state vecine enumerate pe axa y. Raportul se bazează pe însumarea tuturor deceselor din fiecare stat pe perioada de timp corespunzătoare duratei de blocare a statului de blocare. Barele de eroare arată intervalul de încredere de 95% pentru raportul fiecărei perechi. Rapoartele din stânga liniei verticale indică faptul că au avut loc mai puține decese în starea de blocare decât în ​​starea fără blocare, în timp ce rapoartele din dreapta liniei verticale indică faptul că statele cu blocare au înregistrat mai multe decese.

Figura 4: Raportul ACM pe cap de locuitor ajustat pentru starea de sănătate (R) pentru fiecare pereche de state vecine enumerate pe axa y. Raportul se bazează pe însumarea tuturor deceselor din fiecare stat de-a lungul întregii „Epoci COVID” din setul nostru de date (11 martie 2020 – 25 ianuarie 2022). Barele de eroare arată intervalul de încredere de 95% pentru raportul fiecărei perechi. Rapoartele din stânga liniei verticale indică faptul că au avut loc mai puține decese în starea de blocare decât în ​​starea fără blocare, în timp ce rapoartele din dreapta liniei verticale indică faptul că statele cu blocare au înregistrat mai multe decese.

Dacă blocajele ar salva vieți, atunci ne-am aștepta ca majoritatea rapoartelor ACM (R) să fie mai mici de unu. În schimb, vedem contrariul. Pentru toate cele trei perioade de integrare, majoritatea rapoartelor sunt mai mari decât unul. Pentru perioada cp1 (blocare, plină), 28 (28, 21) perechi au rapoarte ACM (R) mai mari decât unu, în timp ce 0 (0, 9) perechi au rapoarte mai mici de unu, iar restul de 10 (10, 8) perechile au R care nu se poate distinge de unitate la o încredere de 95%. 

Astfel, analiza noastră a valorilor R pentru trei perioade de timp în care se așteaptă ca blocările să aibă un efect arată că datele ACM din ultimii doi ani sunt incompatibile cu ipoteza că blocările au salvat vieți. Pe de altă parte, rezultatele noastre sunt în concordanță cu concluzia lui Rancourt și colab. (2021) că decesele în exces în perioada COVID în SUA sunt cauzate de măsurile guvernamentale și medicale și răspunsurile la pandemia declarată.

Figura 4 arată decesele integrate corectate în funcție de starea de sănătate pe cap de locuitor pentru perioada de 15 săptămâni „COVID de vârf 1” (cp1; săptămânile 11 până la 25 din 2020) pentru toate statele în mod individual (roșu) și pentru aceeași integrare de 15 săptămâni fereastra în 2019 (albastru) și 2018 (verde). Aici, statele sunt ordonate, de sus în jos, în ordinea descrescătoare a densității medii a populației la nivel de stat, care este adesea presupusă a fi un factor de răspândire a unei boli contagioase. Numele statelor în magenta corespund celor zece state care nu sunt blocate, având scoruri de rigurozitate de blocare de 0 sau 1. Numele statelor în cyan sunt stările de blocare care împart o graniță cu o stare de nonblocare, pe care le-am folosit în calculul nostru pentru R . 

Valorile mortalității integrate de toate cauzele corectate în funcție de starea de sănătate în perioadele „cp15” de 1 săptămâni din 2019 și 2018 sunt strâns limitate pentru toate statele la o valoare de aproximativ 14 decese la 10,000 (Figura 5), ​​în timp ce valorile corespunzătoare în perioada COVID sunt foarte diferite de la stat la stat, variind de la valoarea de referință din 2019 până la 25 la 10,000 pentru New Jersey și fiind de obicei la 15 la 21 la 10,000. Statele non-blocare au nume pe axa y colorate magenta, în timp ce stările de blocare utilizate ca comparații noastre în calcularea R sunt colorate cyan. 

Figura 5 arată că cele mai multe dintre cele zece state care nu sunt blocate au o mortalitate integrată de toate cauzele corectată în funcție de starea de sănătate în perioada de 15 săptămâni cp1 la valoarea de referință pre-COVID (2018 și 2019) de aproximativ 14 la 10,000, în timp ce majoritatea statele cu scoruri stricte de blocare de 2 și 3 au rate de mortalitate mult peste valorile de referință pre-COVID.

Figura 5: Starea de sănătate integrată corectată ACM în perioada cp1 (11 martie-29 iunie 2020; roșu) comparativ cu aceeași perioadă de timp din 2019 (albastru) și 2018 (verde). Statele ordonate de sus în jos în scăderea densității populației. Purpuriu indică stări de non-blocare în timp ce cyan denotă state de blocare care împart o graniță cu state care nu sunt blocate.

În timp ce o estimare precisă a mortalității în exces din cauza blocajelor depășește domeniul de aplicare al acestei lucrări, putem face o estimare aproximativă bazată pe Figura 5. Cele trei state cele mai populate (California, Texas, Florida) au creșteri peste valoarea inițială a perioadei COVID. de aproximativ 1 la 10,000. Pe baza unui an calendaristic (52 de săptămâni), și pentru o populație egală cu cea a întregii SUA, aceasta ar corespunde la aproximativ 110,000 de decese, care ar putea fi atribuite direct impactului ordonării blocajelor și care nu ar fi avut loc dacă blocajele nu au fost implementate. Această valoare este în concordanță cu estimarea de 97,000 de mortalitate în exces pe an de blocare Mulligan și Arnot (2022). 

Discutie si concluzie

Utilizarea blocajelor pentru a „carantina” populația generală a Statelor Unite pentru a controla răspândirea unei boli infecțioase este fără precedent în istoria națiunii. În timpul pandemiilor anterioare, doar cei bolnavi și infirmi au fost puși în carantină, în timp ce restul populației a continuat mai mult sau mai puțin ca în mod normal. 

Această abordare de „protecție concentrată” a fost recomandată de profesioniștii medicali din Marea Declarație Barrington în 2020, demonstrând că alternativele la blocaj existau și erau bine înțelese în comunitatea medicală. În 2019, Organizația Mondială a Sănătății a susținut o abordare similară în recomandările sale pentru atenuarea riscurilor unei pandemii de gripă, fără a menționa măsurile de izolare pentru populația generală (WHO 2019). Într-adevăr, raportul OMS afirmă în mod specific că punerea în carantină a persoanelor expuse este „nu este recomandată, deoarece nu există o justificare evidentă pentru această măsură” (a se vedea tabelele lor 1 și 4). În mod similar, cel Planul de acțiune de pregătire pentru pandemia de gripă pentru Statele Unite nu menționează blocajele și afirmă că „… măsurile clasice menite să reducă riscul de introducere și transmitere a unor agenți infecțioși, cum ar fi screening-ul clinic și carantina la porturile de intrare, nu sunt susceptibile de a fi eficiente” (Strikas și colab. 2002). 

În trecerea în revistă a literaturii disponibile privind intervențiile în pandemia de gripă, Inglesby şi colab. (2006) recomandă în mod explicit împotriva măsurilor de carantină în cazul unei pandemii de gripă, atât pentru persoanele bolnave, cât și pentru persoanele sănătoase, deoarece costurile societale sunt de așteptat să depășească cu mult beneficiile. Ei au concluzionat: „[Experiența a arătat că comunitățile care se confruntă cu epidemii sau alte evenimente adverse răspund cel mai bine și cu cea mai mică anxietate atunci când funcționarea socială normală a comunității este cel mai puțin perturbată”. Aceste recomandări se extind dincolo de pregătirea și răspunsul la pandemiile de gripă. Într-un raport intitulat Pregătirea pentru o pandemie de agenți patogeni respiratori cu impact ridicat, autorii concluzionează că carantina este printre cele mai puțin eficiente măsuri nonfarmaceutice în limitarea răspândirii bolii (Centrul Johns Hopkins pentru securitatea sănătății 2019).

Astfel, măsurile de izolare implementate în 2020 de majoritatea statelor din SUA, precum și de multe țări din întreaga lume, au reprezentat un experiment la scară largă fără precedent în controlul bolilor infecțioase. Datele despre mortalitatea pe toate cauzele pe care le-am analizat ne permit să testăm ipoteza că blocajele au salvat vieți în timpul pandemiei de COVID. Constatăm că aceste date sunt incompatibile cu această ipoteză; statele cu blocaj au înregistrat mai multe decese din toate cauzele decât statele vecine fără blocare. Prin urmare, concluzionăm că acest experiment a fost un eșec al politicii de sănătate publică și că măsurile de izolare nu ar trebui utilizate în timpul viitoarelor focare de boală. 

Constatarea noastră că mortalitatea de orice cauză a crescut în statele cu blocaj este în concordanță cu concluziile lui Agrawal și colab. (2021) care au constatat creșteri semnificative statistic ale excesului de mortalitate din cauza comenzilor de adăpost pe loc în SUA și în 43 de țări. În mod similar, Mulligan și Arnot (2022) estimează că au existat 97,000 de decese în exces/an din cauza blocajelor, cu excesul de mortalitate distribuit în mod egal între toate grupele de vârstă adultă, spre deosebire de decesele COVID care au fost atribuite cel mai frecvent persoanelor în vârstă.

Având în vedere asocierea puternică dintre impunerea de blocare a populației generale și creșterea mortalității de toate cauzele, demonstrată mai sus (Figurile 2-5), este oportun să se aventureze ipoteze pentru cauza sau cauzele acestei asocieri. 

Evident, americanii privilegiați din clasele medii-superioare și profesionale nu au murit din cauza stării acasă. Cu toate acestea, nu este nerezonabil să postulăm că reglementările și ordinele de blocare a populației generale sunt totuși indicii sau indicatori statutari ai gradului de agresivitate (inclusiv abandon) cu care instituțiile societale din stat au răspuns sau au reacționat la pandemia anunțată. Aceste instituții ar include școli, case de îngrijire, spitale, clinici, servicii pentru persoanele cu dizabilități, instituții de îngrijire de zi, servicii de poliție, servicii familiale și sociale și așa mai departe.

Avanzăm acest lucru, deoarece este foarte probabil ca decesele în exces asociate cu blocajele să provină de la grupuri de indivizi cu un risc deosebit de mare de a suferi consecințe fatale din cauza perturbărilor mari și negative din viața lor și rețelele de sprijin. Acest lucru va fi adevărat, indiferent de cauza mecanică reală a decesului, având în vedere asocierea cunoscută între stresul experimentat și izolarea socială și severitatea bolii și mortalitatea, prin impactul asupra sistemului imunitar (Ader și Cohen 1993; Cohen și colab. 1991; Cohen și colab. 1997; Cohen și colab. 2007; Sapolsky 2005; Prenderville și colab., 2015; Dhabhar 2014; Rancourt et al. 2021). Într-adevăr, există dovezi ample că blocajele sunt asociate cu creșteri mari ale șomaj și o înrăutățire generală a sănătății mintale (de ex Jewell și colab. 2020, Czeisler și colab. 2020). 

Datele ACM disponibile prin intermediul site-ului CDC Wonder nu sunt dezagregate atât în ​​funcție de stat, cât și de criterii demografice, așa că nu am putut examina ce grupuri demografice mureau și cum mureau în fiecare stat. Cu toate acestea, informațiile demografice sunt disponibile la nivel național și Mulligan și Arnot (2022) au constatat creșteri mari ale mortalității în exces în rândul persoanelor cu vârste cuprinse între 18 și 65 de ani, care este o categorie demografică care nu era expusă unui risc ridicat de COVID. 

În mod similar, Rancourt et al. (2021) au descoperit că distribuția temporală și spațială a mortalității de toate cauzele în perioada pandemiei este incompatibilă cu efectele unei boli respiratorii virale. Ei au găsit dovezi că multe decese în exces în timpul pandemiei au fost diagnosticate greșit de infecții cu pneumonie bacteriană, probabil exacerbate de perturbările sistemului de sănătate din SUA.

Astfel, există dovezi puternice care susțin ipoteza că blocările au pus o povară bruscă și severă de stres asupra demografiei vulnerabile din SUA, ducând la creșteri semnificative ale deceselor în acele state care au folosit blocarea ca măsuri de control al bolii.

Acest rezumat este extras din studiu mai amplu al autorilor.