Pandemia COVID – model dedukcyjny

(opra­co­wa­nie: kwie­cień 2020 – blog, aktu­ali­za­cja: gru­dzień 2020 – Academia​.edu)

Opracowanie sta­no­wi pró­bę zbu­do­wa­nia mode­lu wyja­śnia­ją­ce­go aktu­al­ną sytu­ację wywo­ła­ną pan­de­mią koro­na­wi­ru­sa. Tworząc model autor oparł się na ide­ali­za­cji mecha­ni­zmu roz­cho­dze­nia sie cho­ro­by. Autor cał­ko­wi­cie zarzu­cił meto­dy sta­ty­stycz­ne pro­gno­zo­wa­nia jako nie­sku­tecz­ne, w takich przy­pad­kach, co poka­za­ły juz pierw­sze mie­sią­ce od poja­wie­nia sie wiru­sa, a potem po pierw­szej publi­ka­cji tego tek­stu w kwiet­niu 2020. Zdaniem auto­ra opi­sa­na w tym opra­co­wa­niu dro­ga daje znacz­nie więk­sze szan­se na wyja­śnie­nia aktu­al­nej sytu­acji niż budo­wa­nie tak zwa­nych mode­li sta­ty­stycz­nych. Już na obec­nym eta­pie model wyja­śnia brak kore­la­cji mię­dzy podej­mo­wa­ny­mi dzia­ła­nia­mi (lock­down) a uzy­ski­wa­ny­mi efektami.

1. WPROWADZENIE

Badania sys­te­mo­we to inter­dy­scy­pli­nar­ne pro­jek­ty, w któ­rych bio­rą udział eks­per­ci dzie­dzi­no­wi i eks­per­ci sys­te­mo­wi. Bardzo czę­sto bada­nia takie to tak zwa­ne meta-ana­li­zy, czy­li wtór­ne bada­nia na pod­sta­wie wyni­ków innych, wcze­śniej­szych, badań dziedzinowych.

Ten arty­kuł sta­no­wi przy­kład podej­ścia sys­te­mo­we­go do two­rze­nia mode­li i meta-mode­li sys­te­mów. Nie było tu celem wyko­na­nie symu­la­cji, a jedy­nie opi­sa­nie meto­dy pro­wa­dze­nia ana­li­zy jaką jest mode­lo­wa­nie, oraz poka­zać jak wyglą­da wnio­sko­wa­nie deduk­cyj­ne z mode­li, oraz to, że jest efek­tyw­niej­sze niż wnio­sko­wa­nie induk­cyj­ne ze sta­ty­sty­ki. Za przed­miot ana­li­zy posłu­ży­ła mi mają­ca wła­śnie miej­sce pan­de­mia wiru­sa COVD-19, gdyż budzi ogrom­ne emo­cje i na doda­tek śro­do­wi­sko nauko­we medycz­ne publi­ku­je sprzecz­ne opi­nie (co jest dziw­ne ale jest fak­tem). Pandemie są przy­kła­dem tak zwa­nych pro­ble­mów zło­śli­wych (wic­ked pro­blem) (Mark Lawrence, 2020). Problem zło­śli­wy to taki skom­pli­ko­wa­ny pro­blem, w któ­rym jest tak wie­le powią­za­nych ze sobą bytów, że nie ist­nie­je jego osta­tecz­na spe­cy­fi­ka­cja. Prawdziwy cha­rak­ter pro­ble­mu obja­wia się dopie­ro w mia­rę opra­co­wy­wa­nia roz­wią­za­nia.? (Rittel & Webber, 1973).

Nie było tu celem auto­ra zakro­jo­ne na sze­ro­ką ska­lę bada­nie. Analiza sys­te­mo­wa i mode­lo­wa­nie ma za cel opi­sa­nie mecha­ni­zmu zja­wi­ska do celów decy­zyj­nych lub poznaw­czych. Autor nie jest spe­cja­li­sta z zakre­su immu­no­lo­gi czy wiru­so­lo­gii, dla­te­go wyni­ki badań z tych dzie­dzin nie są tu dys­ku­to­wa­ne, a zosta­ły uzna­ne za fak­ty, ich repre­zen­ta­tyw­ność nie ma na tym eta­pie zna­cze­nia bo nie słu­żą one do ana­liz sta­ty­stycz­nych. Ten arty­kuł nie roz­strzy­ga tego jaki kon­kret­nie sku­tek odno­si dana meto­da wal­ki z pan­de­mią, wyma­ga­ło by zapew­ne dokład­niej­szych danych dzie­dzi­no­wych (np. ści­sła zależ­ność zaka­że­nia od cza­su prze­by­wa­nia w zaka­żo­nym śro­do­wi­sku i stę­że­nia pato­ge­nu w powie­trzu). Opisana meto­da pozwa­la, zda­niem auto­ra, na okre­śle­nie zasad­no­ści wybo­ru okre­ślo­nej meto­dy wal­ki z pan­de­mią i warun­ków jej zasto­so­wa­nia. Nie jest to osta­tecz­na wer­sja opi­su pan­de­mii jako zja­wi­ska, jest to pró­ba opi­sa­nia meto­dy podej­mo­wa­nia decy­zji (np. o sto­so­wa­nych środ­kach zarad­czych czy ogra­ni­cze­niach w swo­bo­dzie życia). Praktyka poka­za­ła, że meto­dy sta­ty­stycz­ne jako narzę­dzie pre­dyk­cji na bazie tren­dów się kom­plet­nie nie sprawdziły(wystarczy porów­ny­wać te pro­gno­zy z póź­niej­szy­mi sta­ty­sty­ka­mi) (Worldometers, 2020), (Roser i in., 2020).

Model nazwa­no deduk­cyj­ny gdyż autor przy­jął meto­dę deduk­cyj­ną wnio­sko­wa­nia: jeże­li MODEL to EFEKT, inny­mi sło­wy: obser­wu­jąc fak­ty two­rzy model ich powsta­wa­nia, a następ­nie testu­je MODEL, spraw­dza czy wyni­ki mode­lo­wa­nia i obser­wo­wa­ne EFEKTY są toż­sa­me. Można było użyć tak­że rozu­mo­wa­nia abduk­cyj­ne­go (Urbański, 2009), i rozu­mo­wać jeże­li EFEKT to MODEL”. Podejmując decy­zję jaki model rozu­mo­wa­nia przy­jąć: deduk­cja, induk­cja czy abduk­cja (Yu Chong Ho, 1994): zre­zy­gno­wa­łem, z podej­ścia induk­cyj­ne­go gdyż uzna­łem, że mode­le sta­ty­stycz­ne wyczer­pa­ły tu moż­li­wo­ści wnio­sko­wa­nia. Wyboru pomię­dzy deduk­cja a abduk­cją doko­na­łem na bazie swo­ich doświad­czeń z logi­ką Poppera ((Popper, 2008). Podejście jeże­li MODEL to FAKTY” jako testo­wa­nie teo­rii uzna­łem za meto­do­lo­gicz­nie lep­sze od jeże­li FAKTY to MODEL” gdyż, to dru­gie moim zda­niem wyda­je się podob­ne do induk­cji (nazwał bym je odwró­co­ną induk­cją). Abdukcja, opie­ra­jąc się na fak­tach zaob­ser­wo­wa­nych, w swym zało­że­niu, nie jest pre­dyk­cyj­na (prze­wi­dy­wa­nie tego co zaj­dzie, mimo, że do tej pory nie zaszło).

Autor nie jest ani ekspertem immunologi ani lekarzem. Autorom interdyscyplinarnych analiz systemowych zarzuca się nie raz, że "mają odwagę" prowadzić jakiekolwiek wnioskowanie nie będąc specjalistami w danej dziedzinie. Otóż analiza systemowa (w tym modelowanie) owszem wymaga wiedzy specjalistycznej, ale do ustalenia faktów (Gray & Rumpe, 2019). Reszta to już standardowe w nauce (metoda naukowa) wnioskowanie i stawianie hipotez. Innymi słowy do zbudowania teorii naukowej, lub jej oceny, wiedza dziedzinowa służy tylko do ustalenia faktów i może być pozyskana od eksperta dziedzinowego. Ładnej odpowiedzi, na zarzut "braku wiedzy" swego czasu udzielił Sokal tłumacząc się z tego, że jako fizyk ocenia wyniki pracy historyka (Sokal & Bricmont, 2004).

(Sokal & Bricmont, 2004)

Autor nie jest ani eks­per­tem immu­no­lo­gi ani leka­rzem. Autorom inter­dy­scy­pli­nar­nych ana­liz sys­te­mo­wych zarzu­ca się nie raz, że mają odwa­gę” pro­wa­dzić jakie­kol­wiek wnio­sko­wa­nie nie będąc spe­cja­li­sta­mi w danej dzie­dzi­nie. Otóż ana­li­za sys­te­mo­wa (w tym mode­lo­wa­nie) owszem wyma­ga wie­dzy spe­cja­li­stycz­nej, ale do usta­le­nia fak­tów (Gray & Rumpe, 2019). Reszta to już stan­dar­do­we w nauce (meto­da nauko­wa) wnio­sko­wa­nie i sta­wia­nie hipo­tez. Innymi sło­wy do zbu­do­wa­nia teo­rii nauko­wej, lub jej oce­ny, wie­dza dzie­dzi­no­wa słu­ży tyl­ko do usta­le­nia fak­tów i może być pozy­ska­na od eks­per­ta dzie­dzi­no­we­go. Ładnej odpo­wie­dzi, na zarzut bra­ku wie­dzy” swe­go cza­su udzie­lił Sokal tłu­ma­cząc się z tego, że jako fizyk oce­nia wyni­ki pra­cy histo­ry­ka (Sokal & Bricmont, 2004).

2. AKTUALNY STAN WIEDZY

W celu opra­co­wa­nia pod­sta­wo­wych ele­men­tów mode­lu, zebra­no tu wybra­ne pod­sta­wo­we infor­ma­cje na temat fak­tów opi­sy­wa­nych przez śro­do­wi­sko medycz­ne i pokrew­ne medy­cy­nie. Tego typu dane dzie­dzi­no­we stan­dar­do­wo słu­żą do opra­co­wa­nia bazo­we­go mode­lu, słu­żą­ce­go do wnio­sko­wa­nia deduk­cyj­ne­go. Ewentualnym dru­gim eta­pem było by jego testo­wa­nie i dosko­na­le­nie ale ten etap nie jest już przed­mio­tem tego arty­ku­łu, o czym napi­sa­no we wstę­pie. Poniżej wybra­ne fak­ty (jako źró­dła posłu­ży­ły publi­ka­cje nauko­we lub pra­so­we powo­łu­ją­ce sie na nauko­we źró­dła). Nie jest to zapew­ne zbiór repre­zen­ta­tyw­ny sta­ty­stycz­nie, ale mode­le tego typu to nie mode­le sta­ty­stycz­ne i czę­stość” nie jest tu prze­słan­ką cze­go­kol­wiek. Poniżej zebra­ne fak­ty uży­te do zbu­do­wa­nia mode­lu. Są to zarów­no publi­ka­cje nauko­we jak arty­ku­ły pra­so­we, gdzie ich auto­rzy tako­we cytu­ją poda­jąc źródło.

  • W celu zapew­nie­nie bez­piecz­nych i nie­dro­gich opcji ochro­ny, w kra­jach o niskich docho­dach, war­to roz­wa­żyć moż­li­wość zapro­jek­to­wa­nia maski z tka­ni­ny, ale do cza­su prze­pro­wa­dze­nia takich badań nie zale­ca się sto­so­wa­nia masek z mate­ria­łu. (MacIntyre et al., 2015)
  • bie­żą­ce wyni­ki poka­zu­ją śmier­tel­ność COVID na pozio­mie ułam­ków pro­cen­ta (CDC, 2020)
  • PHZ w swo­ich zale­ce­niach nie wspo­mi­na o masecz­kach (PHZ, 2020)
  • WHO nie zmie­nia swo­ich zale­ceń. Maski bez fil­trów FFP2 i FFP3 nie chro­nią nas przed zara­że­niem.” (Marcel Wandas, 2020)
  • Koronawirus: maski na twarz mogą zwięk­szać ryzy­ko infek­cji: Dla prze­cięt­ne­go człon­ka spo­łe­czeń­stwa idą­ce­go uli­cą to nie jest dobry pomysł” (Chris Baynes, 2020a)(Chris Baynes 2020b)
  • Główną dro­gą roz­prze­strze­nia­nia się cho­ro­by są kro­pel­ki odde­cho­we wyda­lo­ne przez oso­bę, któ­ra kicha lub kasz­le. Ryzyko zaka­że­nia koro­na­wi­ru­sem SARS-CoV‑2 od oso­by bez obja­wów jest bar­dzo niskie. (Wojewódzka Stacja Sanitarno-Epidemiologiczna w Gdańsku, n.d.)
  • Obecnie nie ma ani szcze­pion­ki prze­ciw­ko COVID-19, ani żad­ne­go spraw­dzo­ne­go leku prze­ciw­wi­ru­so­we­go, któ­ry hamu­je namna­ża­nie się wiru­sa w orga­ni­zmie. Większość lecze­nia jest więc ukie­run­ko­wa­na na lecze­nie obja­wów i zapew­nia­nie opie­ki szpi­tal­nej dla pacjen­tów z powi­kła­nia­mi. […] Chodzi o to, aby poprzez ogra­ni­cze­nia w kon­tak­tach z zaka­żo­ny­mi roz­cią­gnąć” roz­prze­strze­nia­nie się epi­de­mii w cza­sie, aby zbyt wie­lu pacjen­tów wyma­ga­ją­cych inten­syw­nej opie­ki nie zacho­ro­wa­ło jed­no­cze­śnie i nie tra­fi­ło w tym samym momen­cie do szpi­ta­li.” (Piotr Cieśliński, 2020)
  • Maski na twarz są sku­tecz­ne i nie­zbęd­ne w szpi­ta­lach, ale nie ozna­cza to, że są przy­dat­ne dla ogó­łu spo­łe­czeń­stwa” (Hayward, 2020)
  • Nie jest jasne, czy maski uży­wa­ne przez ogół spo­łe­czeń­stwa mogą spo­wol­nić roz­prze­strze­nia­nie się COVID-19. Masowe publicz­ne sto­so­wa­nie masek może mieć nega­tyw­ne kon­se­kwen­cje, jeśli ogra­ni­czy to dosta­wy dla pra­cow­ni­ków służ­by zdro­wia lub jeśli dopro­wa­dzi do zanie­dba­nia innych sku­tecz­nych środ­ków, takich jak mycie rąk.” (UKRI, 2020)
  • Maseczki chi­rur­gicz­ne ogra­ni­cza­ją emi­sje wiru­sa o ok. 50% (Leung et al., 2020)
  • Dane o licz­bie zgo­nów w Polsce poka­zu­ją, że w ostat­nich mie­sią­cach pomi­mo trwa­ją­cej pan­de­mii zmar­ło mniej osób niż w ubie­głych latach. Bo – jak tłu­ma­czą epi­de­mio­lo­dzy – jeśli cho­dzi o zagro­że­nie życia, wirus jest tyl­ko jed­nym z czyn­ni­ków i nie­ko­niecz­nie tym naj­groź­niej­szym.” (Michał Istel & Klaudia Fober, 2020)
  • Maj 2020, wskaź­nik śmier­tel­no­ści CORONA-19 to 0,28% (Worldometers, 2020)
  • Zalecenia doty­czą­ce masek mogą być mylą­ce, ponie­waż nie wszyst­kie maski są sobie rów­ne. Maska N95 sku­tecz­nie zapo­bie­ga roz­prze­strze­nia­niu się wiru­sów. Prawidłowo dopa­so­wa­ne maski ści­śle przy­le­ga­ją do twa­rzy i odfil­tro­wu­ją 95% czą­stek o wiel­ko­ści 0,3 mikro­na lub więk­szych. Ale masek N95 poważ­nie bra­ku­je nawet dla leka­rzy, któ­rzy są nara­że­ni na naj­wyż­sze pozio­my SARS-CoV‑2 i potrze­bu­ją naj­sil­niej­szej ochro­ny przed wiru­sem. Trudno też jest je pra­wi­dło­wo dopa­so­wać. Z tych powo­dów CDC nie zale­ca ich do ogól­ne­go użyt­ku.” (Stephanie Pappas, 2020)
  • Po pierw­sze, błę­dem było twier­dze­nie, że ten wirus był nowy. Po dru­gie, jesz­cze bar­dziej błęd­ne było twier­dze­nie, że popu­la­cja nie mia­ła­by już pew­nej odpor­no­ści na tego wiru­sa. Po trze­cie, uko­ro­no­wa­niem głu­po­ty było twier­dze­nie, że ktoś może mieć Covid-19 bez żad­nych obja­wów, a nawet prze­ka­zać cho­ro­bę bez żad­nych obja­wów.” (Beda M. Stadler, 2020)
  • Szwedzki model wal­ki z koro­na­wi­ru­sem. Główny epi­de­mio­log: stra­te­gia oka­za­ła się suk­ce­sem” (MONIKA MIKOŁAJSKA, 2020)
  • W sumie Covid zabił mniej niż 6 000 osób w kra­ju liczą­cym 10 milio­nów. Kraj, w któ­rym rocz­na śmier­tel­ność wyno­si oko­ło 100 000 osób. To spra­wia, że ??Covid jest zwy­kłym powo­dem pod wzglę­dem wpły­wu na śmier­tel­ność. Dlatego porów­ny­wa­nie Covid z inny­mi poważ­ny­mi pan­de­mia­mi, taki­mi jak pan­de­mia z 1918 r., któ­ra zabi­ła dzie­siąt­ki milio­nów ludzi, jest bez­sen­sow­ne. Covid nigdy nawet nie zbli­ży się do tych liczb. A jed­nak wie­le kra­jów zamknę­ło całe swo­je gospo­dar­ki, unie­moż­li­wi­ło dzie­ciom cho­dze­nie do szko­ły i spra­wi­ło, że duża część ich popu­la­cji sta­ła się bez­ro­bot­na, aby wal­czyć z tą chorobą”(Rushworth, 2020)
  • Reasumując, nie da się tego zoba­czyć gołym okiem, jed­nak bada­nia dowo­dzą, że wyku­pie­nie nawet całe­go zapa­su masek chi­rur­gicz­nych dostęp­nych w apte­kach nie­wie­le pomo­że w obli­czu nie­bez­pie­czeń­stwa zara­że­nia się naj­nie­bez­piecz­niej­szy­mi wiru­sa­mi Świata. ” (Agata Kukwa, 2020)
  • Przyłbice i maski z zawo­ra­mi nie chro­nią” (Katarzyna Grzelak, 2020)
  • Nie, Szwecja nie rezy­gnu­je ze swo­jej stra­te­gii bra­ku blo­ka­dy. Kontrowersje wokół Szwecji wyni­ka­ją z więk­sze­go spo­ru co do tego, kto jest lepiej przy­go­to­wa­ny do pla­no­wa­nia spo­łe­czeń­stwa, jed­no­stek lub cen­tral­nych pla­ni­stów” (Miltimore, 2020)
  • Badanie: Maski chro­nią, ale nie na 100 pro­cent” (arb, 2020)
  • Chory na COVID-19 czło­wiek wydy­cha w cią­gu godzi­ny ok. 50 mln czą­stek wiru­sa, nor­mal­nie oddy­cha­jąc. Nie mamy gwa­ran­cji, że wirus przez wen­ty­la­cję w blo­ku nie zara­zi osób w innych miesz­ka­niach. To samo jest w pra­cy, w szpi­ta­lu i wszę­dzie tam, gdzie jest wen­ty­la­cja lub kli­ma­ty­za­cja. Seniorom nie zale­cał­bym sie­dze­nia w domu, tyl­ko wyj­ście na spa­cer, do par­ku, lasu, a jeśli sie­dze­nie w domu, to przy otwar­tym oknie. Do tej pory nie ma dowo­du, żeby spa­ce­ru­jąc na świe­żym powie­trzu, moż­na się było zara­zić tym wiru­sem. Zarażamy się głów­nie w małych pomiesz­cze­niach. Druga spra­wa: naszą odpor­ność nisz­czy samot­ność, brak kon­tak­tów. A dziś istot­ne jest zarów­no uni­ka­nie zaka­że­nia, jak dobra odpor­ność. Dlatego zale­cał­bym wycho­dze­nie na spa­cer i codzien­ny ruch. Żaden lek nie zastą­pi ruchu i aktyw­no­ści fizycz­nej (Katarzyna Pinkosz, 2020).

Powyższy zestaw fak­tów został uży­ty jako wystar­cza­ją­cy do zbu­do­wa­nia pierw­szej wer­sji mode­lu dedukcyjnego.

KRZYWA ZAKAŻEŃ

Kolejnym istot­nym ele­men­tem budo­wy mode­lu jest krzy­wa zaka­żeń (infek­cji). Diagram Krzywa zaka­żeń przed­sta­wia zmien­ność licz­by zaka­żeń w cza­sie (Roser i in., 2020). Krzywa ta poka­zu­je licz­bę przy­pad­ków zaka­żeń w cza­sie od dnia poja­wie­nia się nowe­go pato­ge­nu do dnia gdy epi­de­mia wyga­sa. Krzywa ma kształt dzwo­nu. To czy jest ona wyso­ka i wąska czy niska i roz­cią­gnię­ta w cza­sie, zale­ży od tem­pa roz­prze­strze­nia­nia się pato­ge­nu. Dla kon­kret­ne­go pato­ge­nu pole pod krzy­wą jest sta­łe, co ozna­cza, że zmie­nia się wyłącz­nie tem­po roz­prze­strze­nia­nia sie pato­ge­nu. Docelowo kon­takt z pato­ge­nem zawsze będzie mia­ła stycz­ność cała populacja.

Wykres

Z uwa­gi na obcią­że­nie sys­te­mu służ­by zdro­wia wpro­wa­dzo­no poję­cie i stra­te­gię spłasz­cze­nia” tej krzywej:

Kolejnym istotnym elementem budowy modelu jest krzywa zakażeń (infekcji). Diagram Krzywa zakażeń przedstawia zmienność liczby zakażeń w czasie (Roser i in., 2020). Krzywa ta pokazuje liczbę przypadków zakażeń w czasie od dnia pojawienia się nowego patogenu do dnia gdy epidemia wygasa. Krzywa ma kształt dzwonu. To czy jest ona wysoka i wąska czy niska i rozciągnięta w czasie, zależy od tempa rozprzestrzeniania się patogenu. Dla konkretnego patogenu pole pod krzywą jest stałe, co oznacza, że zmienia się wyłącznie tempo rozprzestrzeniania sie patogenu. Docelowo kontakt z patogenem zawsze będzie miała styczność cała populacja.

Powyższy zestaw faktów został użyty jako wystarczający do zbudowania pierwszej wersji modelu dedukcyjnego.Jednak ta stra­te­gia nie zmie­nia licz­by ludzi, któ­rzy zacho­ru­ją (pole pod obie­ma krzy­wy­mi jest takie samo).

3. METODY

W opra­co­wa­niu tym wyko­rzy­sta­no mini­mal­ny zestaw narzę­dzi. Są nimi mode­le poję­cio­we oraz powią­za­ne mode­le opi­su­ją­ce mecha­nizm bada­ne­go zja­wi­ska. Do two­rze­nia sche­ma­tów blo­ko­wych uży­to nota­cji UML, w szcze­gól­no­ści wyko­rzy­sta­no dia­gra­my klas i obiektów.

Dla zachowania jednoznaczności i niesprzeczności treści tego opracowania, a także dla zapewnienia spójności treści i cytowań, opracowano model pojęciowy opisujący kluczowe użyte pojęcia. Model ten stanowi sobą zbiór pojęć łączonych predykatem (asocjacja) lub związkiem generalizacji (generalizacje czytamy "jest typem", np. bakteria jest typem patogenu). System pojęciowy (przestrzeń pojęciowa, namespace) jest poprawny, jeżeli każda kontekstowa para pojęć (związki na diagramie) tworzy zdanie prawdziwe na tle definicji tych pojęć. Na diagramie zobrazowano kluczowe pojęcia, których użyto w opisie modelu. Kluczowe dla dalszej treści są także reguły: Choroba oraz Infekcja.

Model pojęciowy

Dla zacho­wa­nia jed­no­znacz­no­ści i nie­sprzecz­no­ści tre­ści tego opra­co­wa­nia, a tak­że dla zapew­nie­nia spój­no­ści tre­ści i cyto­wań, opra­co­wa­no model poję­cio­wy opi­su­ją­cy klu­czo­we uży­te poję­cia. Model ten sta­no­wi sobą zbiór pojęć łączo­nych pre­dy­ka­tem (aso­cja­cja) lub związ­kiem gene­ra­li­za­cji (gene­ra­li­za­cje czy­ta­my jest typem”, np. bak­te­ria jest typem pato­ge­nu). System poję­cio­wy (prze­strzeń poję­cio­wa, name­spa­ce) jest popraw­ny, jeże­li każ­da kon­tek­sto­wa para pojęć (związ­ki na dia­gra­mie) two­rzy zda­nie praw­dzi­we na tle defi­ni­cji tych pojęć. Na dia­gra­mie zobra­zo­wa­no klu­czo­we poję­cia, któ­rych uży­to w opi­sie mode­lu. Kluczowe dla dal­szej tre­ści są tak­że regu­ły: Choroba oraz Infekcja.

Modelowanie to tworzenie opisu mechanizmu wyjaśniającego obserwowane fakty. Fakty to wiedza pozyskana od ekspertów dziedzinowych, to np. dane pomiarowe (źródłowe) i ich statystyka, dają one wyłącznie informacje o występowaniu określonych zjawisk, statystyki jako takie nie stanowią sobą żadnego modelu ani wyjaśnienia obserwowanego zjawiska. Statystyka może wskazać prawidłowości w obserwowalnych faktach związanych z badanym zjawiskiem (Phenomenon) ale statystyka nie wyjaśnia mechanizmu ich powstania (Mechanism). Zwraca na t uwagę Cravier na diagramie Wizualna reprezentacja mechanizmu (Craver & Tabery, 2019). Teoria wyjaśniająca to idealizacja, opis mechanizmu powstawiania obserwowanych faktów (Weisberg, 2007).
        Metanalizy nie podważają w żadnym stopniu wyników wykonanych badań, są one - ich wyniki - z zasady traktowane jako fakty. Metaanaliza ma za cel jedynie zbudować nadrzędny model wyjaśniający, którego celem jest wyłącznie opisanie (a czasami odkrycie) mechanizmu danego zjawiska. Podstawą tworzenia modelu dedukcyjnego jest idealizacja rozumiana jako model zbudowany z kluczowych dla badanego zjawiska faktów i elementów (Matthews, 2004).Wizualna repre­zen­ta­cja mechanizmu

Modelowanie to two­rze­nie opi­su mecha­ni­zmu wyja­śnia­ją­ce­go obser­wo­wa­ne fak­ty. Fakty to wie­dza pozy­ska­na od eks­per­tów dzie­dzi­no­wych, to np. dane pomia­ro­we (źró­dło­we) i ich sta­ty­sty­ka, dają one wyłącz­nie infor­ma­cje o wystę­po­wa­niu okre­ślo­nych zja­wisk, sta­ty­sty­ki jako takie nie sta­no­wią sobą żad­ne­go mode­lu ani wyja­śnie­nia obser­wo­wa­ne­go zja­wi­ska. Statystyka może wska­zać pra­wi­dło­wo­ści w obser­wo­wal­nych fak­tach zwią­za­nych z bada­nym zja­wi­skiem (Phenomenon) ale sta­ty­sty­ka nie wyja­śnia mecha­ni­zmu ich powsta­nia (Mechanism). Zwraca na t uwa­gę Cravier na dia­gra­mie Wizualna repre­zen­ta­cja mecha­ni­zmu (Craver & Tabery, 2019). Teoria wyja­śnia­ją­ca to ide­ali­za­cja, opis mecha­ni­zmu powsta­wia­nia obser­wo­wa­nych fak­tów (Weisberg, 2007).

Metanalizy nie pod­wa­ża­ją w żad­nym stop­niu wyni­ków wyko­na­nych badań, są one – ich wyni­ki – z zasa­dy trak­to­wa­ne jako fak­ty. Metaanaliza ma za cel jedy­nie zbu­do­wać nad­rzęd­ny model wyja­śnia­ją­cy, któ­re­go celem jest wyłącz­nie opi­sa­nie (a cza­sa­mi odkry­cie) mecha­ni­zmu dane­go zja­wi­ska. Podstawą two­rze­nia mode­lu deduk­cyj­ne­go jest ide­ali­za­cja rozu­mia­na jako model zbu­do­wa­ny z klu­czo­wych dla bada­ne­go zja­wi­ska fak­tów i ele­men­tów (Matthews, 2004).

4. REZULTATY

Zbudowano model opar­ty na mecha­ni­zmie pro­pa­ga­cji pato­ge­nów i cechach czło­wie­ka jak obiek­tu podat­ne­go na infek­cje i choroby.

4.1. Budowa modelu

Model zbu­do­wa­no w opar­ciu o zasa­dy two­rze­nia mode­li jak mecha­ni­zmów (Craver & Tabery, 2019). Jest to więc kon­struk­cja nie statystyka.

Szkic przedstawia dwie osoby na przeciwko siebie, symboliczne "maseczki" na twarzach oraz drogę powietrza: X przechodzącego przez osłonę ust i nosa oraz Y przechodzącego z pominięciem tej osłony. Szkic tej jest idealizowanym modelem do dalszych rozważań (McMullin, 1985).Szkic mode­lu dedukcyjnego

Szkic przed­sta­wia dwie oso­by na prze­ciw­ko sie­bie, sym­bo­licz­ne masecz­ki” na twa­rzach oraz dro­gę powie­trza: X prze­cho­dzą­ce­go przez osło­nę ust i nosa oraz Y prze­cho­dzą­ce­go z pomi­nię­ciem tej osło­ny. Szkic tej jest ide­ali­zo­wa­nym mode­lem do dal­szych roz­wa­żań (McMullin, 1985).

Diagram przedstawia mechanizm przenoszenia patogenu i kontaktu z patogenem, pobyt w środowisku skażonym. Zobrazowano go jako dwie oddziaływające na siebie osoby. Jest to model, który posłuży do analizy możliwości zarażenia sie wirusem i zachorowania.

Model pro­pa­ga­cji patogenu

Diagram przed­sta­wia mecha­nizm prze­no­sze­nia pato­ge­nu i kon­tak­tu z pato­ge­nem, pobyt w śro­do­wi­sku ska­żo­nym. Zobrazowano go jako dwie oddzia­ły­wa­ją­ce na sie­bie oso­by. Jest to model, któ­ry posłu­ży do ana­li­zy moż­li­wo­ści zara­że­nia sie wiru­sem i zachorowania.

Diagram Model progu infekcji pokazuje infekcję jako zależność stężenia patogenu we wdychanym powietrzu i czasu. Przyjęto liniową zależność, jednak może ona być nieliniowa (ma to drugorzędne znacznie dla tego modelu, ma istotne znaczenie dla ewentualnej symulacji).Model pro­gu infekcji

Diagram Model pro­gu infek­cji poka­zu­je infek­cję jako zależ­ność stę­że­nia pato­ge­nu we wdy­cha­nym powie­trzu i cza­su. Przyjęto linio­wą zależ­ność, jed­nak może ona być nie­li­nio­wa (ma to dru­go­rzęd­ne znacz­nie dla tego mode­lu, ma istot­ne zna­cze­nie dla ewen­tu­al­nej symulacji).

Diagram stan osoby przedstawia zmiany stanu zdrowia osoby. Pokazano możliwe stany zdrowia i ich zmiany w odpowiedzi na zdarzenia (fakty do jakich doszło). Jest to - diagram - tak zwany automat stanowy. Pokazuje możliwe stany obiektu i przyczyny ich zmian.

Stan osoby

Diagram Stan oso­by przed­sta­wia zmia­ny sta­nu zdro­wia oso­by. Pokazano moż­li­we sta­ny zdro­wia i ich zmia­ny w odpo­wie­dzi na zda­rze­nia (fak­ty do jakich doszło). Jest to – dia­gram – tak zwa­ny auto­mat sta­no­wy. Pokazuje moż­li­we sta­ny obiek­tu i przy­czy­ny ich zmian.

4.2. Efekty użycia modelu

Opisany model słu­ży do prze­pro­wa­dze­nia wnio­sko­wa­nia deduk­cyj­ne­go. Na pod­sta­wie fak­tów (wyni­ki badań i obser­wa­cji opu­bli­ko­wa­ne w cyto­wa­nych w czę­ści AKTUALNY STAN WIEDZY) oraz mode­li opi­sa­nych w czę­ści Budowa mode­lu, moż­na stwier­dzić co następuje:

  1. popu­lar­ne i dostęp­ne na ryn­ku masecz­ki zasła­nia­ją­ce usta i nos, nie są szczel­ne w 100%, inny­mi sło­wy nie izo­lu­ją, więc jeże­li dana oso­ba znaj­dzie sie w zaka­żo­nym środowisku,dojdzie do kon­tak­tu z patogenem,
  2. jak poka­za­no na dia­gra­mie Model pro­gu infek­cji do zaka­że­nia docho­dzi po prze­kro­cze­niu pro­gu sku­tecz­no­ści sys­te­mu odpor­no­ścio­we­go u czło­wie­ka, osło­na ust i nosa może co naj­wy­żej odsu­nąć w cza­sie doj­ście do infek­cji, nie jest więc praw­dą, że masecz­ki zmniej­sza­ją praw­do­po­do­bień­stwo infek­cji i ewen­tu­al­ne­go zacho­ro­wa­nia, one jedy­nie opóź­nia­ją moment infek­cji, jeże­li do infek­cji docho­dzi w cza­sie kil­ku do kil­ku­na­stu minut od kon­tak­ty z zaka­żo­nym śro­do­wi­skiem, a ludzie prze­by­wa­ją w jed­nym miej­scy (auto­bus, sklep, itp.) dłu­żej, to sto­so­wa­nie mase­czek nie chroni,
  3. wiru­sy roz­cho­dzą się przede wszyst­kim dro­gą kro­pel­ko­wą, więc głów­nym zagro­że­niem jest oso­ba cho­ra z obja­wa­mi (kaszel, kicha­nie), sku­tecz­ne jest więc eli­mi­no­wa­nie z prze­strze­ni publicz­nej takich osób, nosze­nie masecz­ki nie wpły­nie zbyt­nio na zaha­mo­wa­nie roz­prze­strze­nia­nia się epi­de­mii, bio­rąc pod uwa­gę, ze sta­no­wią one ok. kil­ku pro­cent popu­la­cji jest to (kwa­ran­tan­na osób z obja­wa­mi) rela­tyw­nie mało szko­dli­we społecznie,
  4. defi­ni­cja epi­de­mii (czy­li tak­że pan­de­mii) bazu­je na zacho­ro­wa­niach a nie na infek­cjach, więc opie­ra­nie stra­te­gii wal­ki z pan­de­mią na licz­bie pozy­tyw­nych testów wyda­je się nie­ra­cjo­nal­ne, sku­tecz­niej­sza w hamo­wa­niu roz­prze­strze­nia­nia była­by jed­nak stra­te­gia eli­mi­no­wa­nia z prze­strze­ni publicz­nej osób z obja­wa­mi (taką stra­te­gie przy­ję­ły mię­dzy inny­mi Nowa Zelandia i Tajwan),
  5. powszech­nie przy­ta­cza­na krzy­wa opi­sa­na na dia­gra­mie Krzywa zaka­żeń, poka­zu­je skut­ki dla sys­te­mu służ­by zdro­wia, ten zaś jest obcią­ża­ny zacho­ro­wa­nia­mi wyma­ga­ją­cy­mi hospi­ta­li­za­cji a nie pozy­tyw­ny­mi testa­mi, tak więc tak zwa­ne spłasz­cza­nie” tej krzy­wej nie powin­no być nasta­wio­na na licz­bę pozy­tyw­nych testów, co wyda­je się jest pro­mo­wa­ne w mediach.
  6. brak szcze­pion­ki i nie­ule­czal­ność cho­ro­by powo­du­je, że (poza rzad­ki­mi przy­pad­ka­mi gdy lecze­nie obja­wo­we pomo­że prze­żyć) nie jeste­śmy w sta­nie rato­wać ludzi cho­rych, a model jakim jest krzy­wa zaka­żeń (pole pod krzy­wą) poka­zu­je, że może­my jedy­nie ten pro­ces spowolnić.

W kon­tek­ście powyż­sze­go, sto­so­wa­nie poważ­nych ogra­ni­czeń swo­bód oby­wa­tel­skich i blo­ka­dy gospo­dar­ki (lock­down), wyda­je się wyso­ce nie­ra­cjo­nal­ne. Poważne ogra­ni­cze­nia, a dla wie­lu grup zawo­do­wych wstrzy­ma­nie, pra­cy zarob­ko­wej powo­du­je utra­tę źró­dła utrzy­ma­nia przez wie­lu ludzi a tak­że wstrzy­ma­nie świad­cze­nia wie­lu usług. W efek­cie spa­da­ją wpły­wy z podat­ków i rosną wydat­ki na świad­cze­nia publicz­ne (zasił­ki).

[Listopad 2020] Poniższy wykres zda­je sie tak­że potwier­dzać powyż­sze rozważania:

(https://www.nature.com/articles/s41586-020‑2923‑3)

5. DYSKUSJA I DALSZE PRACE

Przedstawiony model dale­ki jest od dosko­na­ło­ści i na pew­no wyma­ga dopre­cy­zo­wa­nia w obsza­rze danych (w szcze­gól­no­ści nachy­le­nie i kształt krzy­wych na dia­gra­mie Model pro­gu infek­cji). Głównym celem jego stwo­rze­nia i publi­ka­cji na tym eta­pie jest jed­nak poka­za­nie alter­na­ty­wy dla tak zwa­nych mode­li sta­ty­stycz­nych. Ich klu­czo­wą wadą jest to, że nicze­go nie wyja­śnia­ją (Craver & Tabery, 2019) oraz to, że pro­gno­zy sta­ty­stycz­ne (tren­dy) licz­by zaka­żeń od same­go począt­ku pan­de­mii nie kore­lu­ją z podej­mo­wa­ny­mi środ­ka­mi jaki­mi są róż­ne for­my restryk­cji swo­bo­dy życia spo­łecz­ne­go (Worldometers, 2020). Uwidoczniły się za to skut­ki ubocz­ne znacz­ne­go ogra­ni­cze­nia życia spo­łecz­ne­go w posta­ci kry­zy­su eko­no­micz­ne­go oraz wzro­stu licz­by depre­sji lęko­wych i samo­bójstw. Wiele rodzin popa­dło w nie­do­sta­tek. Chaos orga­ni­za­cyj­ny w służ­bie zdro­wia, spo­wo­do­wa­ny ad-hoc two­rzo­ny­mi ogra­ni­cze­nia­mi dostę­pu do usług medycz­nych, spo­wo­do­wał śmierć wie­lu ludzi z powo­du ogra­ni­cze­nia lub bra­ku dostę­pu do służ­by zdrowia.

Model ten jed­nak mimo wska­za­nych wyżej wad, tłu­ma­czy brak kore­la­cji podej­mo­wa­nych dzia­łań z uzy­ska­ny­mi efek­ta­mi. Zdaniem auto­ra, war­to pod­jąć pra­ce nad rewi­zją kon­tro­wer­syj­nych, z per­spek­ty­wy całe­go Państwa i spo­łe­czeń­stwa, działań.

Często poda­je się jako przy­kład potrzeb obostrzeń zakła­dy fry­zjer­skie gdzie dłu­go­trwa­łe kon­tak­ty nie koń­czy­ły się zaka­że­niem jak rów­nież były ogni­ska, gdzie zaka­ża­li się ludzie w kil­ka minut. Sugeruje się, że ope­ro­wa­nia na praw­do­po­do­bień­stwach jest jed­nak uprawnione.

Ten (i podob­ne) przy­kła­dy wyja­śnia jed­nak mój model: do zaka­że­nia docho­dzi z powo­du kon­tak­tu z pato­ge­nem a nie z powo­du bra­ku masecz­ki, praw­do­po­do­bień­stwo ma tu zna­cze­nie jako ryzy­ko kon­tak­tu ze śro­do­wi­skiem zawie­ra­ją­cym pato­gen, pamię­taj­my, że wirus utrzy­mu­je sie w powie­trzu nawet kil­ka godzin, czy­li np. wcho­dząc do jakie­goś pomiesz­cze­nia moż­na się zara­zić od czło­wie­ka” któ­ry 1. był tam kil­ka godzin wcze­śniej i 2. był cho­ry i 3. miał masecz­ką na twa­rzy (one prze­pusz­cza­ją nawet 70% wydy­cha­ne­go powie­trza bokiem). To dla­te­go np. Nowa Zelandia i Tajwan sku­pi­ły sie na pomia­rach tem­pe­ra­tu­ry u ludzi (nie wpusz­cza­li do chro­nio­nych pomiesz­czeń ludzi z obja­wa­mi) a nie na masecz­kach i dystansie.

Zdaje sobie spra­wę z kry­ty­ki na jaką sie nara­żam, jed­nak uwa­żam, że podej­mo­wa­nie takich dys­ku­sji jest potrzeb­ne. Nawet, jeże­li opi­sa­ny tu model zosta­nie cał­ko­wi­cie pod­wa­żo­ny, uwa­żam, że fakt bra­ku kore­la­cji podej­mo­wa­nych dzia­łań i uzy­ska­nych efek­tów każe szu­kać wyjaśnienia.

Planowane dal­sze pra­ce to przede wszyst­kim śle­dze­nie badań ilo­ścio­wych w celu potwier­dze­nia lub oba­le­nia powyż­sze­go mode­lu. Będą umiesz­cza­ne w komen­ta­rza pod tym tek­stem. Osoby zain­te­re­so­wa­ne mogą sub­skry­bo­wać te komen­ta­rze (opis w sek­cji komentarze). 

6. ŹRÓDŁA

Agata Kukwa. (2020, September). Dlaczego maski nie ochro­nią Cię przed infek­cją wiru­so­wą? ? Badania​.net. https://​www​.bada​nia​.net/​d​l​a​c​z​e​g​o​-​m​a​s​k​i​-​n​i​e​-​o​c​h​r​o​n​i​a​-​c​i​e​-​p​r​z​e​d​-​i​n​f​e​k​c​j​a​-​w​i​r​u​s​o​wa/

arb. (2020, paź­dzier­nik 22). Badanie: Maski chro­nią, ale nie na 100 procent?Covid-19?Rp.pl. https://​www​.rp​.pl/​C​o​v​i​d​-​1​9​/​2​0​1​0​2​9​7​6​2​-​B​a​d​a​n​i​e​-​M​a​s​k​i​-​c​h​r​o​n​i​a​-​a​l​e​-​n​i​e​-​n​a​-​1​0​0​-​p​r​o​c​e​n​t​.​h​t​m​l​?​f​b​c​l​i​d​=​I​w​A​R​3​V​9​S​Y​U​M​7​E​w​Q​n​r​u​I​F​r​w​H​v​-​y​c​1​K​d​6​5​d​6​N​H​-​c​o​t​6​7​F​f​j​X​M​I​D​5​A​n​q​X​I​u​B​3​kEU

Back to Reason. (2020, July 14). Coronavirus: Why eve­ry­one was wrong. Medium. 

Beda M. Stadler. (2020, lipiec 14). Coronavirus: Why eve­ry­one was wrong. Medium.

CDC. (2020, February 11). Coronavirus Disease 2019 (COVID-19). Centers for Disease Control and Prevention. https://​www​.cdc​.gov/​c​o​r​o​n​a​v​i​r​u​s​/​2​0​1​9​-​n​c​o​v​/​h​c​p​/​p​l​a​n​n​i​n​g​-​s​c​e​n​a​r​i​o​s​.​h​tml

Chris Baynes. (2020, March 12). Coronavirus: Face masks could incre­ase risk of infec­tion, medi­cal chief warns | The Independent | The Independent. https://​www​.inde​pen​dent​.co​.uk/​n​e​w​s​/​h​e​a​l​t​h​/​c​o​r​o​n​a​v​i​r​u​s​-​n​e​w​s​-​f​a​c​e​-​m​a​s​k​s​-​i​n​c​r​e​a​s​e​-​r​i​s​k​-​i​n​f​e​c​t​i​o​n​-​d​o​c​t​o​r​-​j​e​n​n​y​-​h​a​r​r​i​e​s​-​a​9​3​9​6​8​1​1​.​h​tml

Chris Baynes. (2020, March 12). Face masks could incre­ase risk of get­ting coro­na­vi­rus, medi­cal chief warns. The Independent. https://​www​.inde​pen​dent​.co​.uk/​n​e​w​s​/​h​e​a​l​t​h​/​c​o​r​o​n​a​v​i​r​u​s​-​n​e​w​s​-​f​a​c​e​-​m​a​s​k​s​-​i​n​c​r​e​a​s​e​-​r​i​s​k​-​i​n​f​e​c​t​i​o​n​-​d​o​c​t​o​r​-​j​e​n​n​y​-​h​a​r​r​i​e​s​-​a​9​3​9​6​8​1​1​.​h​tml

Christine Chiou. (2020, April 6). How Taiwan Battles the Coronavirus. https://​the​di​plo​mat​.com/​2​0​2​0​/​0​4​/​h​o​w​-​t​a​i​w​a​n​-​b​a​t​t​l​e​s​-​t​h​e​-​c​o​r​o​n​a​v​i​r​us/

Craver, C., & Tabery, J. (2019). Mechanisms in Science. In E. N. Zalta (Ed.), The Stanford Encyclopedia of Philosophy (Summer 2019). Metaphysics Research Lab, Stanford University. https://​pla​to​.stan​ford​.edu/​a​r​c​h​i​v​e​s​/​s​u​m​2​0​1​9​/​e​n​t​r​i​e​s​/​s​c​i​e​n​c​e​-​m​e​c​h​a​n​i​s​ms/

Duszyński, J., Afelt, A., Ochab-Marcinek, A., Owczuk, R., Pyrć, K., Rosińska, M., Rychard, A., & Smiatacz, T. (2020). OPRACOWANIE ZESPOŁU DS. COVID-19 PRZY PREZESIE POLSKIEJ AKADEMII NAUK. 70.

Frigg, R., & Hartmann, S. (2006). Models in Science. https://​pla​to​.stan​ford​.edu/​a​r​c​h​i​v​e​s​/​s​u​m​2​0​1​9​/​e​n​t​r​i​e​s​/​m​o​d​e​l​s​-​s​c​i​e​n​ce/

Gray, J., & Rumpe, B. (2019). Models as the sub­ject of rese­arch. Software and Systems Modeling, 18(6), 3189?3191. https://​doi​.org/​1​0​.​1​0​0​7​/​s​1​0​2​7​0​-​019 – 00751‑y

Hayward, E. (2020, October 7). Coronavirus lock­downs ?may kill MORE than herd immu­ni­ty?. Mail Online. https://​www​.daily​ma​il​.co​.uk/​n​e​w​s​/​a​r​t​i​c​l​e​-​8​8​1​7​0​7​5​/​C​o​r​o​n​a​v​i​r​u​s​-​l​o​c​k​d​o​w​n​s​-​k​i​l​l​-​h​e​r​d​-​i​m​m​u​n​i​t​y​.​h​tml

Heymann, D. (2020, April 3). Do face masks pro­tect aga­inst coro­na­vi­rus? Here?s what scien­ti­sts know so far | David Heymann. The Guardian. https://​www​.the​gu​ar​dian​.com/​c​o​m​m​e​n​t​i​s​f​r​e​e​/​2​0​2​0​/​a​p​r​/​0​3​/​f​a​c​e​-​m​a​s​k​s​-​c​o​r​o​n​a​v​i​r​u​s​-​s​c​i​e​n​t​i​s​t​s​-​e​v​i​d​e​n​c​e​-​c​o​v​i​d​-​1​9​-​p​u​b​lic

Katarzyna Grzelak. (2020, September). Przyłbice i maski z zawo­ra­mi nie chro­nią ? udo­wad­nia pro­sta symu­la­cja. https://​www​.focus​.pl/​a​r​t​y​k​u​l​/​p​r​z​y​l​b​i​c​e​-​i​-​m​a​s​k​i​-​z​-​z​a​w​o​r​a​m​i​-​n​i​e​-​c​h​r​o​n​i​a​-​u​d​o​w​a​d​n​i​a​-​p​r​o​s​t​a​-​s​y​m​u​l​a​cja

Katarzyna Pinkosz. (2020, listo­pad 30). Prof. Piotr Kuna: Po każ­dej tra­ge­dii przy­cho­dzi coś dobre­go. Świat Lekarza. https://​swia​tle​ka​rza​.pl/​p​r​o​f​-​p​i​o​t​r​-​k​u​n​a​-​p​o​-​k​a​z​d​e​j​-​t​r​a​g​e​d​i​i​-​p​r​z​y​c​h​o​d​z​i​-​c​o​s​-​d​o​b​r​e​go/

Larson, H. (2020). Agent-Based Modeling of Locust Foraging and Social Behavior. 47.

Leung, N. H. L., Chu, D. K. W., Shiu, E. Y. C., Chan, K.-H., McDevitt, J. J., Hau, B. J. P., Yen, H.-L., Li, Y., Ip, D. K. M., Peiris, J. S. M., Seto, W.-H., Leung, G. M., Milton, D. K., & Cowling, B. J. (2020). Respiratory virus shed­ding in exha­led bre­ath and effi­ca­cy of face masks. Nature Medicine, 26(5), 676?680. https://doi.org/10.1038/s41591-020‑0843‑2

MacIntyre, C. R., Seale, H., Dung, T. C., Hien, N. T., Nga, P. T., Chughtai, A. A., Rahman, B., Dwyer, D. E., & Wang, Q. (2015). A clu­ster ran­do­mi­sed trial of cloth masks com­pa­red with medi­cal masks in heal­th­ca­re wor­kers. BMJ Open, 5(4), e006577. https://​doi​.org/​1​0​.​1​1​3​6​/​b​m​j​o​p​e​n​-​2​014 – 006577

Marcel Wandas. (2020, luty 28). Czy maski anty­smo­go­we chro­nią przed wiru­sa­mi? SmogLab. https://​smo​glab​.pl/​c​z​y​-​m​a​s​k​i​-​a​n​t​y​s​m​o​g​o​w​e​-​c​h​r​o​n​i​a​-​p​r​z​e​d​-​w​i​r​u​s​a​mi/

Mark Lawrence. (2020, April 9). The ?Wicked Problem? of the Covid-19 Pandemic | Institute for Advanced Sustainability Studies. https://​www​.iass​-pots​dam​.de/​e​n​/​b​l​o​g​/​2​0​2​0​/​0​4​/​w​i​c​k​e​d​-​p​r​o​b​l​e​m​-​c​o​v​i​d​-​1​9​-​p​a​n​d​e​mic

Matthews, M. R. (2004). Idealisation and Galileo?s pen­du­lum disco­ve­ries: Historical, phi­lo­so­phi­cal and peda­go­gi­cal con­si­de­ra­tions. Science & Education, 13(7?8), 689?715.

McMullin, E. (1985). Galilean ide­ali­za­tion. Studies in History and Philosophy of Science Part A, 16(3), 247?273. https://​doi​.org/​1​0​.​1​0​1​6​/​0​039 – 3681(85)90003 – 2

MICHAŁ DOMASZEWSKI. (2020, August 31). Jak roz­ma­wiać z ?koro­na­scep­ty­ka­mi?? ? Doktor Michał. http://​www​.dok​tor​mi​chal​.com/​o​g​o​l​n​e​/​j​a​k​-​r​o​z​m​a​w​i​a​c​-​z​-​k​o​r​o​n​a​s​c​e​p​t​y​k​a​mi/

Michał Istel, & Klaudia Fober. (2020, May 11). Jak epi­de­mia wpły­nę­ła na sta­ty­sty­ki zgo­nów w Polsce. Analiza Konkret24. Konkret24. https://​kon​kre​t24​.tvn24​.pl/​z​d​r​o​w​i​e​,​1​1​0​/​j​a​k​-​e​p​i​d​e​m​i​a​-​w​p​l​y​n​e​l​a​-​n​a​-​s​t​a​t​y​s​t​y​k​i​-​z​g​o​n​o​w​-​w​-​p​o​l​s​c​e​-​a​n​a​l​i​z​a​-​k​o​n​k​r​e​t​2​4​,​1​0​1​5​6​4​5​.​h​tml

Miltimore, J. (2020, October 20). No, Sweden Isn?t Abandoning Its No-Lockdown Strategy | Jon Miltimore. https://​fee​.org/​a​r​t​i​c​l​e​s​/​n​o​-​s​w​e​d​e​n​-​i​s​n​-​t​-​a​b​a​n​d​o​n​i​n​g​-​i​t​s​-​n​o​-​l​o​c​k​d​o​w​n​-​s​t​r​a​t​e​gy/

MONIKA MIKOŁAJSKA. (2020, July 24). Koronawirus na świe­cie. Szwecja. Epidemiolog zado­wo­lo­ny ze stra­te­gii. medo​net​.pl. https://​www​.medo​net​.pl/​k​o​r​o​n​a​w​i​r​u​s​/​k​o​r​o​n​a​w​i​r​u​s​-​w​-​e​u​r​o​p​i​e​,​k​o​r​o​n​a​w​i​r​u​s​-​n​a​-​s​w​i​e​cie – szwe­cja – epidemiolog-zadowolony-ze-strategii,artykul,42937652.html

PHZ. (2020, February 27). Sposoby ogra­ni­cza­nia ryzy­ka zaka­że­nia koronawirusem?Plakat do pobra­nia. PZH. https://​www​.pzh​.gov​.pl/​s​p​o​s​o​b​y​-​o​g​r​a​n​i​c​z​a​n​i​a​-​r​y​z​y​k​a​-​z​a​k​a​z​e​n​i​a​-​k​o​r​o​n​a​w​i​r​u​s​e​m​-​p​l​a​k​a​t​-​d​o​-​p​o​b​r​a​n​ia/

Piotr Cieśliński. (2020, March 14). Koronawirus. Mieliśmy już pan­de­mie i wie­my, cze­go się spo­dzie­wać. Możliwe są dwa sce­na­riu­sze. gaze­tapl. https://​wybor​cza​.pl/​7​,​7​5​4​0​0​,​2​5​7​8​1​3​7​8​,​n​i​e​-​w​s​z​y​s​c​y​-​n​i​e​-​u​m​r​z​e​m​y​-​m​i​e​l​i​s​m​y​-​j​u​z​-​t​a​k​i​e​-​p​a​n​d​e​m​i​e​-​i​-​w​i​e​m​y​.​h​tml

Reunion ?69. (2020, June 26). SZWECJA ? PANDEMIA, PRYWATYZACJA I PERSONEL NA ŚMIECIÓWKACH. REUNION 69. https://​dzi​smis​.com/​2​0​2​0​/​0​6​/​2​7​/​s​z​w​e​c​j​a​-​p​a​n​d​e​m​i​a​-​p​r​y​w​a​t​y​z​a​c​j​a​-​i​-​p​e​r​s​o​n​e​l​-​n​a​-​s​m​i​e​c​i​o​w​k​a​ch/

Rittel, H. W. J., & Webber, M. M. (1973). Dilemmas in a gene­ral the­ory of plan­ning. Policy Sciences, 4(2), 155?169. https://​doi​.org/​1​0​.​1​0​0​7​/​B​F​0​1​4​0​5​730

Roser, M., Ritchie, H., Ortiz-Ospina, E., & Hasell, J. (2020). Coronavirus Pandemic (COVID-19). Our World in Data. https://​our​worl​din​da​ta​.org/​c​o​r​o​n​a​v​i​rus

Rushworth, S. (2020, August 11). How dan­ge­ro­us is Covid? A Swedish doctor?s per­spec­ti­ve. https://​app​.spec​ta​tor​.co​.uk/​2​0​2​0​/​0​8​/​1​1​/​h​o​w​-​d​a​n​g​e​r​o​u​s​-​i​s​-​c​o​v​i​d​-​a​-​s​w​e​d​i​s​h​-​d​o​c​t​o​r​s​-​p​e​r​s​p​e​c​t​i​v​e​/​c​o​n​t​e​n​t​.​h​tml

Sokal, A., & Bricmont, J. (2004). Modne bzdu­ry. O Nadużywaniu Pojęć z Zakresu Nauk Ścis\lych Przez Postmodernistycznych Intelektualistów.

Stephanie Pappas. (2020, June 2). Do face masks real­ly redu­ce coro­na­vi­rus spre­ad? Experts have mixed answers. | Live Science. https://​www​.live​scien​ce​.com/​a​r​e​-​f​a​c​e​-​m​a​s​k​s​-​e​f​f​e​c​t​i​v​e​-​r​e​d​u​c​i​n​g​-​c​o​r​o​n​a​v​i​r​u​s​-​s​p​r​e​a​d​.​h​tml

Stone, L. (2020, kwie­cień 21). Lockdowns Don?t Work. Public Discourse. https://​www​.the​pu​blic​di​sco​ur​se​.com/​2​0​2​0​/​0​4​/​6​2​5​72/

UKRI, C. the scien­ce expla­ined-. (2020, April 7). Can face masks pre­vent the spre­ad of COVID-19? https://​coro​na​vi​ru​se​xpla​ined​.ukri​.org/​e​n​/​a​r​t​i​c​l​e​/​p​u​b​0​0​05/

Weisberg, M. (2007). Three Kinds of Idealization: The Journal of Philosophy, 104(12), 639?659. https://​doi​.org/​1​0​.​5​8​4​0​/​j​p​h​i​l​2​0​0​7​1​0​4​1​240

Wojewódzka Stacja Sanitarno-Epidemiologiczna w Gdańsku. (n.d.). Czy moż­na zara­zić się COVID-19 od oso­by, któ­ra nie ma obja­wów? Retrieved 17 October 2020, from http://​www​.wsse​.gda​.pl/​i​n​f​o​r​m​a​c​j​e​/​2​9​1​-​c​z​y​-​m​o​z​n​a​-​z​a​r​a​z​i​c​-​s​i​e​-​c​o​v​i​d​-​1​9​-​o​d​-​o​s​o​b​y​-​k​t​o​r​a​-​n​i​e​-​m​a​-​o​b​j​a​wow

Wordometer. (2020, maj 14). Coronavirus Death Rate (COVID-19)?Worldometer. https://​www​.worl​do​me​ters​.info/​c​o​r​o​n​a​v​i​r​u​s​/​c​o​r​o​n​a​v​i​r​u​s​-​d​e​a​t​h​-​r​a​te/

Urbański, M. (2009). Rozumowania abduk­cyj­ne: Modele i pro­ce­du­ry. Wydawnictwo Naukowe UAM.

Yu Chong Ho. (1994). Abduction? Deduction? Induction? Is the­re a Logic of Exploratory Data Analysis? 28.

Popper, K. R. (2008). The Logic of scien­ti­fic disco­ve­ry (Repr. 2008 (twi­ce)). Routledge.

[Marzec 2021]

Did Lockdown Work? An Economist?s Cross-Country Comparison Christian Bj?rnskov CESifo Economic Studies, fab003, https://​doi​.org/​1​0​.​1​0​9​3​/​c​e​s​i​f​o​/​i​f​a​b​003 Published: 29 March 2021

Inne artykuły na podobny temat

Komentarze

  1. Jarosław Żeliński 31 stycznia 2021 at 21:27

    Powyższe zda­je się potwier­dzać kolej­na publi­ka­cja danych:
    https://​ratio​nal​gro​und​.com/​m​a​s​k​-​c​h​a​r​ts/

  2. Jarosław Żeliński 8 lutego 2021 at 21:08

    Badania The Lancet potwier­dza­ją powyż­sze: Badanie to ma kil­ka ogra­ni­czeń. Po pierw­sze, oso­by bez­ob­ja­wo­we nie zosta­ły zare­je­stro­wa­ne jako przy­pad­ki indek­so­we, co wpły­nę­ło na naszą zdol­ność do peł­ne­go scha­rak­te­ry­zo­wa­nia wszyst­kich typów łań­cu­cha trans­mi­sji. Po dru­gie, nie zna­leź­li­śmy żad­nych dowo­dów na zmniej­sze­nie ryzy­ka u osób, któ­re zgło­si­ły uży­wa­nie masek.”

    https://​www​.the​lan​cet​.com/​a​c​t​i​o​n​/​s​h​o​w​P​d​f​?​p​i​i​=​S​1​4​7​3​-​3​0​9​9​(​2​0​)​3​0​985 – 3&fbclid=IwAR2bdwkHXLsDOLiqVGRQ1o3gsa4pkNRTYJyM-KCw6AWpehqMNHaTZXo0mQs

  3. Jarosław Żeliński 13 kwietnia 2021 at 13:57

    Przeprowadzone pró­by kli­nicz­ne RCT wyso­kiej jako­ści uwzględ­nia­ją­ce ?zaka­że­nie potwier­dzo­ne labo­ra­to­ryj­nie? prze­ana­li­zo­wa­ne w ofi­cjal­nie opu­bli­ko­wa­nych prze­glą­dach sys­te­ma­tycz­nych i ana­li­zach eks­perc­kich wska­zu­ją, że NIE MOŻNA WYKRYĆ ISTOTNEGO STATYSTYCZNIE ZMNIEJSZENIA RYZYKA ZAKAŻENIA INFEKCJĄ WIRUSOWĄ w związ­ku z nosze­niem maski [6 – 17]. Oznacza to, że korzyść z nosze­nia masek JEST ZBYT MAŁA, ABY MOGŁA ZOSTAĆ WYKRYTA PRZEZ NAUKĘ. Dlatego domnie­ma­nie, że maski dzia­ła­ją, jest BŁĘDNE [5].”

    http://​pro​re​me​dium​.pl/​2​0​2​1​/​0​4​/​0​5​/​m​a​s​k​i​-​s​k​u​t​e​c​z​n​e​-​i​-​b​e​z​p​i​e​c​z​n​e​-​k​l​a​m​s​t​w​o​-​p​o​w​t​o​r​z​o​n​e​-​t​y​s​i​a​c​-​r​a​z​y​-​s​t​a​j​e​-​s​i​e​-​p​r​a​w​da/

  4. Jarosław Żeliński 18 kwietnia 2021 at 19:43

    Wiele kra­jów na całym świe­cie wyko­rzy­sty­wa­ło medycz­ne i nie­me­dycz­ne maski na twarz jako nie­far­ma­ceu­tycz­ną inter­wen­cję w celu ogra­ni­cze­nia prze­no­sze­nia i zakaź­no­ści cho­ro­by koro­na­wi­ru­so­wej-2019 (COVID-19). Chociaż bra­ku­je dowo­dów nauko­wych potwier­dza­ją­cych sku­tecz­ność masek na twarz, usta­lo­no nie­ko­rzyst­ne skut­ki fizjo­lo­gicz­ne, psy­cho­lo­gicz­ne i zdro­wot­ne. Postawiono hipo­te­zę, że maski na twarz pogor­szy­ły pro­fil bez­pie­czeń­stwa i sku­tecz­no­ści i nale­ży ich uni­kać. Bieżący arty­kuł kom­plek­so­wo pod­su­mo­wu­je dowo­dy nauko­we doty­czą­ce nosze­nia masek na twarz w erze COVID-19, dostar­cza­jąc dobrze pro­spe­ru­ją­cych infor­ma­cji dla zdro­wia publicz­ne­go i podej­mo­wa­nia decyzji.”

    https://​www​.ncbi​.nlm​.nih​.gov/​p​m​c​/​a​r​t​i​c​l​e​s​/​P​M​C​7​6​8​0​6​14/

  5. Jarosław Żeliński 29 kwietnia 2021 at 00:10

    Metaanalizy obej­mu­ją­ce bada­nia RCT z potwier­dzo­ną labo­ra­to­ryj­nie infek­cją wska­zu­ją, że maski nie dzia­ła­ją, bo praw­do­po­dob­nie wiru­sy ukła­du odde­cho­we­go prze­no­szą się dro­gą powietrz­ną przez dro­bi­ny aero­zo­lu z łatwo­ścią pene­tru­ją­ce maskę, a w przy­pad­ku dro­gi kro­pel­ko­wej sil­ne stru­mie­nie powie­trza w bok, do tyłu i w górę od oso­by noszą­cej maskę sku­tecz­nie roz­no­szą wiru­sa w społeczeństwie.”

    http://​pro​re​me​dium​.pl/​2​0​2​1​/​0​4​/​0​5​/​m​a​s​k​i​-​s​k​u​t​e​c​z​n​e​-​i​-​b​e​z​p​i​e​c​z​n​e​-​k​l​a​m​s​t​w​o​-​p​o​w​t​o​r​z​o​n​e​-​t​y​s​i​a​c​-​r​a​z​y​-​s​t​a​j​e​-​s​i​e​-​p​r​a​w​da/

  6. Jarosław Żeliński 4 października 2021 at 22:37

    In sum­ma­ry, even as efforts sho­uld be made to enco­ura­ge popu­la­tions to get vac­ci­na­ted it sho­uld be done so with humi­li­ty and respect. Stigmatizing popu­la­tions can do more harm than good. Importantly, other non-phar­ma­co­lo­gi­cal pre­ven­tion efforts (e.g., the impor­tan­ce of basic public health hygie­ne with regards to main­ta­ining safe distan­ce or han­dwa­shing, pro­mo­ting bet­ter fre­qu­ent and che­aper forms of testing) needs to be rene­wed in order to stri­ke the balan­ce of lear­ning to live with COVID-19 in the same man­ner we con­ti­nue to live a 100 years later with vario­us seaso­nal alte­ra­tions of the 1918 Influenza virus.”

    https://​link​.sprin​ger​.com/​a​r​t​i​c​l​e​/​1​0​.​1​0​0​7​/​s​1​0​6​5​4​-​021 – 00808‑7

  7. Jarosław Żeliński 18 października 2021 at 20:45

    Here?s the thing: there?s no evi­den­ce of lock­downs wor­king. If strict lock­downs actu­al­ly saved lives, I would be all for them, even if they had lar­ge eco­no­mic costs. But the scien­ti­fic and medi­cal case for strict lock­downs is paper-thin.”

    Stone, L. (2020, April 21). Lockdowns Don?t Work. Public Discourse. https://​www​.the​pu​blic​di​sco​ur​se​.com/​2​0​2​0​/​0​4​/​6​2​5​72/

  8. Jarosław Żeliński 18 października 2021 at 20:46

    Coronavirus lock­downs «may kill MORE than herd immu­ni­ty stra­te­gy does»: Strict restric­tions and scho­ol clo­su­res could incre­ase deaths as Covid boun­ces back, major stu­dy finds”

    Hayward, E. (2020, October 7). Coronavirus lock­downs ?may kill MORE than herd immu­ni­ty?. Mail Online. https://​www​.daily​ma​il​.co​.uk/​n​e​w​s​/​a​r​t​i​c​l​e​-​8​8​1​7​0​7​5​/​C​o​r​o​n​a​v​i​r​u​s​-​l​o​c​k​d​o​w​n​s​-​k​i​l​l​-​h​e​r​d​-​i​m​m​u​n​i​t​y​.​h​tml

  9. Jarosław Żeliński 10 sierpnia 2022 at 10:58

    van Baal, S. T., Walasek, L., & Hohwy, J. (2022). Modelling pan­de­mic beha­vio­ur using an eco­no­mic mul­ti­play­er game. Scientific Reports, 12(1), 13466. https://​doi​.org/​1​0​.​1​0​3​8​/​s​4​1​5​9​8​-​022 – 17642‑w

Dodaj komentarz

Twój adres email nie zostanie opublikowany

Komentuj i zadawaj pytania autorowi.

Identyfikator *
E-mail *
Witryna internetowa

Witryna wykorzystuje Akismet, aby ograniczyć spam. Dowiedz się więcej jak przetwarzane są dane komentarzy.