Jak napisali Eran Bendavid i Jay Bhattacharya na łamach „The Wall Street Journal":

"Profesorowie ze Stanford University School of Medicine, dołączyli do swojego kolegi Johna Ioannidisa, wylewając wiadro zimnej wodę na konwencjonalną mądrość koronawirusa. Ostrzegając i informując, że "apokaliptyczne postacie rzucone na COVID-19 w Ameryce mogą być prawdopodobnie o rząd wielkości zbyt wysokie”. Rząd wielkości oznacza, że są one co najmniej dziesięć razy przeszacowane.

Skupiamy się na niewłaściwej statystyce: zgonach na podstawie zidentyfikowanych przypadków. Ze względu na „stronniczość selekcji w testach” i ograniczone dane dotyczące zakresu tej stronniczości, możliwy zakres śmiertelności jest zbyt duży, aby był znaczący. Uważamy za „prawdopodobne, ale prawdopodobne” na podstawie dostępnych danych, że bardziej użyteczna statystyka - wskaźnik infekcji - to „rzędy wielkości większe” niż sądzono, co oznacza relatywnie niewielką liczbę zgonów po infekcji. Jeśli testowanie ewakuowanych z Wuhan odpowiada wskaźnikowi zakażenia „większego Wuhan”, populacji wynoszącej 20 milionów, to wskaźnik zakażenia był „około 30-krotnie większy” niż zgłaszane przypadki, co oznacza wskaźnik śmiertelności „co najmniej 10-krotnie niższy” niż szacunki.

- napisali naukowcy

Stwierdzili również, że "włoskie miasto liczące 3300, które zostało w pełni przetestowane, wykazało „wskaźnik rozpowszechnienia” wynoszący 2,7 ​​procent, co ekstrapolowane na jego prowincję oznaczałoby 26 000 zakażeń w porównaniu z 198 zidentyfikowanymi przypadkami. Dlatego śmiertelność we Włoszech może być zamknięta na 0,06 procent. W oparciu o niereprezentatywną próbę testową graczy NBA, gdzie kontakt z zawodnikiem mógł zwiększyć wskaźnik infekcji, „dolne założenia” rozszerzone na miasta z zespołami NBA oznaczałyby wskaźnik infekcji 72-krotnie wyższy niż zidentyfikowane przypadki w Stanach Zjednoczonych".

Bendavid i Bhattacharya w swoim artykule stwierdzili, że:

"Nasza panika wynika z dwóch wprowadzających w błąd czynników. Testy nie obejmują osób, które wyzdrowiały z infekcji, a do niedawna były one „zarezerwowane dla poważnie chorych”. Razem te fakty sugerują, że potwierdzone przypadki są prawdopodobnie o rząd wielkości mniejsze niż prawdziwa liczba infekcji. Modele epidemiologiczne nie dostosowali odpowiednio swoich szacunków, aby uwzględnić te czynniki. Ziarno epidemii 1 stycznia [oparte na dziesiątkach tysięcy podróżnych z Wuhan w grudniu] oznacza, że do 9 marca około sześciu milionów ludzi w USA zostałoby zarażonych. Według danych Centrum Kontroli i Zapobiegania Chorobom w dniu 23 marca w USA odnotowano 499 zgonów Covid-19. Jeśli przypuszczamy, że sześć milionów przypadków jest trafnych, to śmiertelność wynosi 0,01%, przy założeniu dwutygodniowego opóźnienia między zakażeniem i śmierć. Jest to jedna dziesiąta wskaźnika śmiertelności z powodu grypy na poziomie 0,1%. Tak niski wskaźnik śmierci byłby powodem do optymizmu.

Podejmujemy ekstremalne decyzje w oparciu o niekompletne i wprowadzające w błąd dane, jak mówi Ioannidis, a jego koledzy Bendavid i Bhattacharya podkreślają różnicę między epidemią, która zabija 20–40 000 a dwa miliony.

Testy przeciwciał należy przyspieszyć, aby dostarczyć bardziej użytecznych danych niż bardzo wprowadzający w błąd wskaźnik oparty na zidentyfikowanych (znanych chorobach) przypadkach:

Jeśli mamy rację co do ograniczonej skali epidemii, wówczas środki skoncentrowane na starszych populacjach i szpitalach są rozsądne. Procedury obieralne będą musiały zostać przełożone. Zasoby szpitalne będą musiały zostać ponownie przydzielone w celu opieki nad krytycznie chorymi pacjentami. Triage będzie musiał ulec poprawie. A decydenci będą musieli skoncentrować się na zmniejszeniu ryzyka dla starszych osób dorosłych i osób z chorobami podstawowymi.

Cóż bardzo ciekawe wnioski. Jednak jestem pewien, że do ministra Szumowskiego one nie przemówią. W końcu ma własną wizję - dwa lata pandemii, a potem obowiązkowe i przymusowe szczepienia wszystkich Polaków.