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Die Gnade von Dr. Jay

Die Gnade von Dr. Jay

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Einen Rubin im Müll finden

Anfang 2020 war ich nur ein Postdoc an der Montana State University. In den hierarchischen Augen der Akademie war ich nichts, niemand, nicht die Zeit wert.

Ich glaube diese Geschichte nicht über mich, aber man wird sich seines Platzes in der Hierarchie bewusst, wenn man Professoren mit meiner Montana State-E-Mail-Adresse anruft. Meine persönliche Geschichte ist eine von Neugier, akademischem Erfolg, einem Doktortitel in Princeton, einem Postdoc an der Duke University, wo ich trotz der Tod meines Postdoc-Betreuers. Um die Arztrechnungen meiner Frau bezahlen zu können, gründete ich nebenbei ein Beratungsunternehmen, in dem ich tagsüber Biostatistik und nachts Handelsstrategien für Hedgefonds entwickelte. Wir haben uns für Montana entschieden, weil es mir nicht um Ruhm oder Reichtum geht … und meine Frau fährt gerne Ski. Also nahm ich einen Job an, bei dem ich in Montana Erforschung der Ausbreitung von Krankheitserregern und Ausbruchsprognosen betrieben habe, ein paar Jahre bevor Fledermausviren cool wurden.

Als meine Prognosefähigkeiten aus meinem Nebenjob im Finanzbereich neue Erkenntnisse über Covid-19-Ausbrüche und die Epidemiologie dieses neuen, mit Fledermäusen verwandten Coronavirus ans Licht brachten, fühlte ich mich verpflichtet, meine Erkenntnisse zu teilen. Ich wollte nicht, dass meine Erkenntnisse im Bereich der medizinischen Intelligenz nur die Reichen reicher machen; ich wollte allen helfen, die vor uns liegende Pandemie mit den besten verfügbaren Informationen zu meistern, die meine Informationswissenschaften liefern konnten.

Meine Erkenntnisse waren einfach und offensichtlich: Zu Beginn des Ausbruchs von SARS-CoV-2 wuchs die Infektionsrate schneller als von vielen Epidemiologen geschätzt. Eine Sache, mit der wir in der Finanzwelt nicht herumspielen, ist die Schätzung exponentieller Wachstumsraten – so schätzt man Renditen, und Renditen sind das A und O der Finanzwelt. Meinen Schätzungen zufolge wuchsen die Fallzahlen viel schneller als alle herkömmlichen Modelle zu diesem Zeitpunkt schätzten, und schnellere Wachstumsraten bei gleichem Startdatum bedeuteten mehr Fälle, einen größeren subklinischen Eisberg an Infektionen, geringere Chancen auf eine erfolgreiche Eindämmung und eine geringere Schwere der Krankheit.

Bei schnelleren Wachstumsraten werden Schätzungen der Schwere der Pandemie extrem sensibel auf das Startdatum. Eine Verdoppelung innerhalb von 2 Tagen, beginnend vor 20 Tagen, wird 1,000 Infektionen erzeugen, aber eine Verdoppelung innerhalb von 2 Tagen, beginnend vor 60 Tagen, wird 1 Milliarde Infektionen erzeugen. Alle 2 Tage irren wir uns in unserer höchst unsicheren Schätzung der Startdaten, unserer Schätzung der Pandemiegröße und der Belastungsänderungen um das Zweifache.

Ich habe einen Bericht über diese Ergebnisse privat geteilt und die meisten Leute sahen darin Blödsinn. Ein Professor aus Oxford sagte mir sogar direkt, wenn Harvard das eine und Alex aus Bozeman das andere sage, werde er glauben, was Harvard sagt. Als ich im Februar 2020 versuchte, die Menschen vor einer herannahenden Pandemie zu warnen, erhielt ich strenge E-Mails von angesehenen Professoren der obersten Hierarchie, die behaupteten, wenn ich meine Ergebnisse offen preisgäbe, könnte dies zu Selbstgefälligkeit führen und „die öffentliche Gesundheitsbotschaft stören“.

In Notsituationen bin ich es gewohnt, Hierarchien abzubauen, Informationen als aufrichtig anzusehen und einen reibungslosen Kommunikationsfluss sicherzustellen. In den frühen Tagen von Covid wurden unsere Informationen jedoch nicht weithin geteilt, der hohe Totempfahl der akademischen Hierarchie wurde nicht abgeflacht und meine Statistiken wurden als Unsinn abgetan.

Jay Bhattacharya hat inzwischen den Rubin gefunden.

Spulen wir vor, vorbei an der Verschwörung rund um Covid-19, dem Kriegsgebiet zwischen Wissenschaft und Politik, vorbei an den Bemühungen des ehemaligen Direktors der NIH, Jay zu zensieren, vorbei an einer Pandemie, die die Welt traumatisierte und unseren öffentlichen Diskurs in Unordnung brachte, und wir gelangen zu der Welt von heute, in der Jay zum Direktor der NIH ernannt wurde.

Sie werden viele Dinge über Jay hören, viele vorhersehbare, hitzige Kommentare von Leuten, deren Ansichten Sie aufgrund ihrer Einstellungen und Überzeugungen während der Pandemie bereits kennen. Sie werden dieselben Leute finden, die mir sagten, ich solle meine Erkenntnisse nicht teilen, dieselben Leute, die die Zensur von Wissenschaftlern befürworteten und sagten, die Nominierung von Jay sei eine schreckliche Sache, und Sie werden die extrem große und vielfältige Gruppe von Wissenschaftlern, Ärzten und Managern finden, die Jay für überaus vernünftig hielten und ihn in Schutz nehmen.

Was dem parteiischen Diskurs fehlt, sind Nuancen und Mitgefühl, Neugier und Verständnis. In gewisser Weise ist unser politischer Diskurs ein Makrokosmos und der wissenschaftliche Diskurs ein Mikrokosmos unserer Stammespolarisierung, und dieselben reflexartigen Reaktionen, die die Leute zu der Annahme veranlassten, meine Erkenntnisse seien falsch und die Weitergabe meiner Informationen unverantwortlich, führen jetzt dazu, dass die Leute die nächstbeste, schnellste und am stärksten mit dem Stamm übereinstimmende Meinung über die Kandidaten des künftigen Präsidenten annehmen.

Ich hoffe, dass ich unserem bürgerlichen Moshpit einen ruhigen Blick auf eine wissenschaftliche Reise durch Covid bieten kann, die vernünftige Menschen aller politischen Couleur dazu gebracht hat, ihre Stammeskultur zugunsten der Wahrheit aufzugeben. Diese Reise ist ein Geflecht aus wissenschaftlichen Beweisen, Unsicherheit und ernsthaften Fragen zur ethischen Verantwortung von Wissenschaftlern und Ärzten, und dieses Geflecht wird durch zwei Tugenden zusammengehalten, die Dr. Jay Bhattacharya in diesen stürmischen Zeiten bewiesen hat: Neugier und Anmut.

Statt Erzählungen oder heißen Takes möchte ich der Welt etwas zeigen, was ich auf meiner einzigartigen Reise erleben durfte und was wir brauchen: Die Gnade von Dr. Jay.

Frühe Ausbruchsepidemiologie und Prognose

Spulen wir nun zurück in den Februar 2020. Ich hatte Informationen über die rasch zunehmenden Fälle, aber meine akademischen Vorgesetzten zögerten, diese zu prüfen und rieten mir davon ab, sie weiterzugeben.

Die Ergebnisse der schnellen Wachstumsrate, die ich beobachtet habe, wurden (auf ganz andere Weise) auch von Jays Stanford-Kollegen und Nobelpreisträger Michael Levitt beobachtet. Ein weiterer Stanford-Kollege, John Ioannidis, war ebenfalls in diesen Informationsfluss eingebunden und warnte davor, dass trotz massiver Unsicherheit wichtige gesundheitspolitische Entscheidungen getroffen würden.

Ausgehend von dieser ersten Beobachtung schnellen Wachstums machte sich eine Gruppe von Wissenschaftlern, die sich unserer enormen Unsicherheit bewusst waren, daran, weitere Beweise zu sammeln.

Sunetra Gupta, PI auf einem von Jose Lourenco geleiteten Papier, zeigte die enorme Bandbreite unserer Unsicherheit am Beispiel des Ausbruchs in Großbritannien. Lourenco et al. betonten, dass Prognosen höchst empfindlich auf ein unbekanntes Startdatum reagieren, und forderten serologische Untersuchungen zur Kalibrierung unserer Modelle und Prognosen.

Ich habe ein Team von Kollegen zusammengestellt, um zu sehen, ob die Vorhersagen eines schnelleren Wachstums zutrafen und zu früher als erwarteten Ausbrüchen in den USA führten. In der dritten Märzwoche 2020 sahen wir einen enormen Überschuss an Patienten, die ambulante Ärzte mit grippeähnlichen Erkrankungen (ILI) aufsuchten. Wir nutzte den Überschuss des ILI, um die Zahl der Menschen zu schätzen, die bis März 2020 an Covid erkrankt sein könntenUnser Beitrag führte zu einem Artikel in  Ökonom: „Warum eine Studie, die zeigt, dass Covid-19 überall ist, eine gute Nachricht ist“, und wir blieben offen für öffentliches Feedback und hörten letztendlich ein kritisches Feedback, das unsere Einschätzung veränderte (Wissenschaft!!!).

Unsere aktualisierte Schätzung ging davon aus, dass bis zum 9. März 28 bis zu 2020 Millionen Menschen an Covid erkrankt waren, und 9 Millionen Infektionen bedeuteten eine Sterblichkeitsrate von etwa 0.3 %. Zusammengenommen deuten diese Schätzungen darauf hin, dass bei einem ungebremsten Ausbruch in den USA die Fallzahlen bei etwa 1-2 Todesfällen pro 1,000 Einwohnern liegen könnten.

Zum Zeitpunkt unserer ILI-Odyssee standen Justin, Nathaniel und ich in Kontakt mit der Covid-Taskforce des Staates New York, halfen ihnen bei der Einrichtung von Dashboards zur Überwachung der Situation, während sie ihre Interventionen lockerten, und diskutierten die Evidenzbasis für verschiedene öffentliche Gesundheitspolitiken. Obwohl ich die schnell wachsenden Beweise nicht rechtzeitig weitergeben konnte, um die Öffentlichkeit vor einer Pandemie zu warnen, verpflichtete ich mich, spätere Beweise weiterzugeben, und stellte so den Managern, die mit der Unsicherheit zu kämpfen hatten, wertvolle Ressourcen zur Verfügung. „Die öffentliche Gesundheitsbotschaft“, vor der ich gewarnt wurde, war monolithisch, aber die Realität der Unsicherheit besteht darin, dass es viele Möglichkeiten gibt, und in Zeiten der Unsicherheit sind Manager besser beraten, die gesamte Bandbreite der Möglichkeiten zu hören.

Das Gegenargument war, dass Wissenschaftler die Öffentlichkeit ängstigen und die Schwere der Pandemie eher überschätzen müssten, weil die Kosten asymmetrisch seien und eine Unterschätzung zu Verhaltensfolgen führen könne (Selbstgefälligkeit und Todesfälle). Dieses ethische Dilemma muss jeder bedenken: Wenn Sie Manager oder Bürger sind und Wissenschaftler etwas Wichtiges, aber Ungewisses finden, wäre es Ihnen dann lieber, wenn sie die Risiken überschätzen würden, oder wäre es Ihnen lieber, wenn sie die gesamte Bandbreite der Möglichkeiten bekannt machen würden, damit Sie selbst entscheiden können?

In der Zwischenzeit versuchten Jay, John Ioannidis und Kollegen auch, unsere Unsicherheit mit mehr empirischen Beweisen zu beseitigen. Jay et al. führten mutig eine Serostudie im kalifornischen Santa Clara County durch. Ihre Serostudie schätzte eine Prävalenz von 1.2 % der Covid-19-Expositionen im Santa Clara County, was mit der allgemeinen These übereinstimmt, dass Covid-Ausbrüche durch frühere als erwartete Einschleppungen, schnelles Wachstum und einen großen subklinischen Eisberg von Fällen gekennzeichnet sind, was auf eine geringere Schwere der Pandemie hindeutet.

Kritik an Schätzungen mit niedrigerem Schweregrad

Als unser ILI-Artikel veröffentlicht wurde, gaben viele Leute die Vorstellung auf, ich sei ein lausiger Postdoc, und begannen, mich zu kritisieren, als wäre ich ein lausiger Professor auf Lebenszeit. Es gab scharfe Worte darüber, dass ich „die Botschaft der öffentlichen Gesundheit“ untergrabe, ohne darauf hinzuweisen, was genau „die Botschaft“ war und wer darüber entscheiden konnte. Keiner unserer Kritiker war während der schlimmsten Ausbruchswelle auf US-Boden seit 1918 mit der Covid-Taskforce des Staates New York im selben Raum.

In diesem Sinne waren wir durch unsere direkte Zusammenarbeit mit den Managern bei der Bewältigung einer furchterregenden Situation dem Prozess und Chaos der Gesundheitspolitik etwas näher als die meisten anderen und hätten unsere Erkenntnisse und differenzierten Gedanken geteilt, wenn die Möglichkeit dazu bestanden hätte. Da wir zu viele Fälle schätzten, wurden wir – nicht die Daten oder die statistischen Methoden, die wir verwendeten – dafür kritisiert, dass wir die Schwere der Pandemie „minimierten“ und Selbstgefälligkeit säten, und letztlich könnte eine solche Minimierung Todesfälle verursachen.

Unsere Schätzungen waren jedoch keine Minima, sondern Mittelwerte, Durchschnittswerte und Mediane. Mittelwertschätzungen aus den Daten sind keine Minimierungen, sondern Versuche, statistisch ehrlich über die zentrale Tendenz der Daten zu sein. Sie sind die Schätzungen, die unsere Genauigkeit verbessern, und sie haben Fehlerbalken. Wir haben Mittelwertschätzungen und Fehlerbalken mit reproduzierbaren Methoden und sogar Github-Repositories hervorgehoben, damit andere unsere statistischen Analysen nachvollziehen können.

Unser ernsthaftes wissenschaftliches Streben, die Beweislage in den frühen Covid-19-Ausbrüchen zu stärken, hat viele von uns zu Querdenkern gemacht und wichtige Fragen darüber aufgeworfen, wer genau darüber entscheiden darf, wann jemand in der Wissenschaft Querdenker ist und wann es sich lediglich um den ersten Wissenschaftler handelt, der eine Paradigmenwechsel auslösende Entdeckung macht.

Große Barrington-Erklärung

Im Sommer 2020 waren alle Augen auf Schweden gerichtet, die weltweite Kontrollgruppe.

Schweden hat in seiner Gesundheitspolitik einen „konträren“ Weg eingeschlagen und anerkannt, dass wir angesichts subklinischer Fälle und einer asymptomatischen Ausbreitung nicht viel tun können. Die Schwere des Virus wird wahrscheinlich zu realen Ausbrüchen führen, die jedoch mit den vorhandenen medizinischen Kapazitäten beherrschbar sind. Die Aufklärung der Bevölkerung über die Übertragung ist möglicherweise der beste Ansatz zur Eindämmung der Risiken des Virus. Ein gezielter Schutz derjenigen, die ein hohes Risiko für schwere Verläufe haben, könnte die Gesamtmortalität und Morbidität senken, so zumindest die Schlussfolgerung Schwedens.

Diejenigen, die uns Epidemiologen, die die Krankheitsausbrüche in der Frühphase des Ausbruchs als weniger schwerwiegend einschätzten, scharf kritisierten, standen der schwedischen Politik sehr kritisch gegenüber. In dieser lautstarken akademischen Online-Community war die Überzeugung weit verbreitet, dass Lockdowns die bessere Strategie seien. Übrigens konsultierten viele dieser Wissenschaftler Impfstoffhersteller, und die Impfstoffhersteller konnten von dieser Politik enorm profitieren. Dennoch gab es Lockdown-Modelle, die zeigten, dass Lockdowns Ausbrüche stoppten und Zeit bis zur Einführung von Impfstoffen gewannen.

Theoretisch ist das alles schön und gut, aber Modelle entsprechen nicht der Realität, die Abriegelung der Gesellschaft hat ihren Preis, und diese Kosten müssen laut „Kontrarianern“ berücksichtigt werden. Darüber hinaus legten andere Modelle nahe, dass die Abriegelungen wenig bewirkten, außer die unvermeidlichen Spitzenwerte der Fälle von 1-2 Todesfällen pro 1,000 Einwohnern zu verzögern, und dass Abriegelungen, Schulschließungen und andere schwerwiegende Eingriffe wirtschaftlichen Schaden anrichteten. Unkonzentrierte Bemühungen, kostspielige Maßnahmen auf alle anzuwenden, trotz der höchst unausgewogenen Risiken schwerer Folgen von Covid, die durch Alter und Vorerkrankungen bedingt sind, könnten durch die öffentliche Gesundheitspolitik Menschen schaden, die ansonsten keinem Risiko einer Schädigung durch Covid ausgesetzt wären.

Es gab keine einfachen Antworten. Die Wissenschaft konnte sich nicht festlegen, was die „gute“ Politik ist, doch die Grenzen zwischen wissenschaftlichen und politischen Wertaussagen verschwimmen, und Schweden wurde zu einem umstrittenen Gebiet der Wissenschaftspolitik (Bindestrich absichtlich entfernt).

Im Sommer 2020 erreichte der Ausbruch in Schweden mit einem Todesfall pro 1 Einwohnern seinen Höhepunkt, etwa ein Drittel des Höhepunkts des Anstiegs in New York. Unten sehen Sie ein Dashboard, das ich für Hedgefonds, medizinische Manager und Gouverneure erstellt habe, um ihnen dabei zu helfen, Ausbrüche zu verfolgen und sie in Echtzeit mit Ausbrüchen zu vergleichen, die zeitlich asynchron waren, deren Wachstumsraten jedoch bei ähnlichen Schätzungen der kumulativen Belastung die Null überschritten. Die beste vergleichbare Echtzeitschätzung der kumulativen Belastung während der Covid-2,000-Pandemie waren verzögerte Todesfälle pro Kopf (Todesfälle_pc), da die Fallfeststellungsraten und die Rate der in Behandlung befindlichen Personen in den Regionen erheblich variierten, die Krankenhauseinweisungen durch komplexe Dynamiken von Einweisungen, langen Aufenthalten und medizinischer Kapazität bedingt waren, während die demografischen Daten ähnlich genug waren, um einen Vergleich zu ermöglichen, zumindest unter Berücksichtigung der Einschränkungen.

Die zahlenden Kunden erhielten GIFs, die ihnen dabei halfen, zu sehen, wie sich die Ausbruchsverläufe im Laufe der Zeit fortsetzten, von Obergrenzen „abprallten“ oder in weniger milde Szenarien wie Schweden „hineinströmten“.

Nach der Theorie, dass Jay, John, Sunetra, ich und andere falsch lagen, ergab der anomale Höhepunkt in Schweden keinen Sinn. Viele glaubten, dass Schweden ohne Lockdown einen Höhepunkt von 4-6 Todesfällen pro 1,000 Einwohnern erreichen würde, sodass der Höhepunkt des Ausbruchs in Schweden am 1/8-1/12 ihrer Schätzungen eine große Anomalie von erheblicher Bedeutung für die öffentliche Gesundheitspolitik war. Nach unserer Theorie, dass herkömmliche Schätzungen 2-6 Mal zu hoch waren, war der Höhepunkt des Ausbruchs in Schweden im Sommer 2020 jedoch ein wichtiger Beweis, aus dem wir lernen konnten.

Das obige Dashboard vergleicht die Ausbrüche in den US-Bundesstaaten mit dem schwedischen Ausbruch und färbt die Ausbruchskurven in den US-Bundesstaaten nach den damaligen Interventionen ein. So können wir erkennen, wie Lockdowns das Fallwachstum verlangsamten, gelockerte Interventionen zu einem Wiederanstieg der Fälle führten und dann – ausnahmsweise – die Fälle in allen US-Bundesstaaten ihren Höhepunkt erreichten und die Sterblichkeitslast mit der des schwedischen Ausbruchs im Sommer 2020 vergleichbar war.

Da viele lautstarke Leute auf Twitter sehr gemein sind, andere wie Dreck behandeln und einen Postdoktoranden niedermachen, als wäre er ein Professor mit Festanstellung, habe ich aufgehört, meine Ergebnisse öffentlich zu teilen. Das obige Dashboard wurde also nicht veröffentlicht. Es hat jedoch seinen Weg in die Postfächer von Freunden gefunden.

Ich fühlte mich verpflichtet, meine Erkenntnisse weiterzugeben. Doch angesichts der gehässigen Rhetorik und der bösartigen Angriffe auf jeden, der seine Meinung äußerte, sendete die akademische Gemeinschaft – unterstützt von Geldgebern aus dem Gesundheitswesen – ein klares und beunruhigendes Signal, dass es gefährlich sei, anderer Meinung zu sein, und dass es verheerend sei, dagegen zu sein.

Jay war einer der wenigen Menschen, mit denen ich meine Ergebnisse ohne Bedenken teilen konnte, egal, was ich herausfand. Kollegen wollen sich gegenseitig helfen, die Wahrheit herauszufinden, und gute Kollegen lassen sich gegenseitig immer im Zweifelsfall vertrauen. In dem Meer der Online-Feindseligkeiten war Jay eine unsinkbare Insel der Neugier und Freundlichkeit.

Martin Kulldorf, Sunetra Gupta und Jay Bhattacharya sind Autoren der Great Barrington Declaration, in der sie dazu aufrufen, gezielte Schutzmaßnahmen in Betracht zu ziehen, um die Gesamtmortalität und Morbidität während der Pandemie zu senken.

Angesichts der bis zum Herbst 2020 gesammelten Erkenntnisse, einschließlich des schwedischen Höhepunkts und der politischen Vorschläge zur Schließung von Schulen und eines Lockdowns im Herbst/Winter 2020, bis Impfstoffe verfügbar waren, Große Barrington-Erklärung wurde Anfang Oktober 2020 veröffentlicht. Die GBD warnte, dass Lockdowns oder Schulschließungen bis zur Verfügbarkeit von Impfstoffen Schaden anrichten können. Schaden anzurichten, verstoße gegen den hippokratischen Eid und berge das Risiko, das Vertrauen in die öffentliche Gesundheit zu untergraben, argumentierten sie, während der Fokussierung auf den Schutz von Menschen mit hohem Risiko schwerer Verläufe die Gesamtmortalität und Morbidität minimieren könne, wenn es eine Pandemie gebe.

Meiner Ansicht nach war ein erkenntnistheoretischer Unterton, der der Great Barrington Declaration zugrunde lag, die frühzeitige Annahme, dass das Virus im Oktober 2020, als sich Covid weltweit ausbreitete, dazu bestimmt war, sich endemisch auszubreiten. Die Ausbrüche erfolgten schnell genug und waren glücklicherweise nicht so stark belastet, dass unser medizinisches System dadurch nicht überfordert wurde. Außerdem ist es von entscheidender Bedeutung, dass die Verantwortlichen für die menschliche Gesundheit das gesamte Portfolio der gesundheitlichen Folgen berücksichtigen und nicht nur Covid.

Wenn Sie sich nicht nur das Dashboard oben ansehen, sondern auch das Papier, das Kollegen und ich geschrieben haben HIERkann man die strenge Beweislage erfahren, die meiner eigenen Unterstützung der Great Barrington Declaration zugrunde liegt. Die Fallzahlen im Herbst 2020 erreichten mit 1–1.5 Todesfällen pro 1,000 Einwohner ihren Höhepunkt, was mit unseren ILI-Ergebnissen vom April 2020 übereinstimmt, mit der sommerlichen Entwicklung des schwedischen Ausbruchs und sogar mit späteren Erkenntnissen über nachlassende Immunität, die für Impfstoffe relevant sind (wir hatten Schätzungen über nachlassende Immunität durch die Alpha-Welle, lange bevor die CDC in ihrer Studie über einen Ausbruch der Delta-Variante in Provincetown eine nachlassende Immunität feststellte).

Wenn genügend Datenpunkte dieselbe Geschichte erzählen, beginnen wir, diese Geschichte als Theorie zu bezeichnen. Als jemand, der die Beweislast quantifiziert hat, bin ich zu der Überzeugung gelangt, dass es Szenarien mit geringerer Ausbruchslast gibt. In diesem Fall wäre die Pandemiewelle nicht ganz so schlimm, in nachfolgenden Ausbruchszyklen könnten sich aber weiterhin Krankenhausaufenthalte und Todesfälle anhäufen. All dies müsse umsichtig gemanagt werden, wobei die Reduzierung von M&M aus allen Gründen bei gleichzeitiger Vermeidung von Schäden als hervorragende Leitprinzipien gelten.

Ich bedauere, dass die Beweisgrundlage für diese Theorie so privat ist, aber man darf nicht vergessen, dass die Privatsphäre die Folge von Intoleranz war, die die Kosten für Widerspruch erhöhte. Die schädliche Intoleranz kam nicht nur durch informelle soziale Normen unter Wissenschaftlern zustande, sondern kam von ganz oben in der Hierarchie, durch institutionelle Maßnahmen von Geldgebern der Gesundheitswissenschaften.

Verheerendes Takedown

Francis Collins, der damalige Direktor des NIH, verachtete die Great Barrington Declaration. Konkret schrieb er an Anthony Fauci, dass man eine „vernichtende Kritik“ der Erklärung bräuchte, die von „Rand-Epidemiologen“ verfasst worden sei.

Kurz nachdem Collins diese E-Mail geschrieben hatte, verfassten viele Epidemiologen aus dem Umfeld von Collins und Fauci Meinungsbeiträge, in denen sie die Great Barrington Declaration als „Herdenimmunitätsstrategie“ kritisierten. Sie stellten die aufrichtigen Absichten der Autoren der GBD und ihre medizinischen Verpflichtungen gegenüber dem hippokratischen Eid falsch dar, indem sie sagten, die GBD sei ein Vorschlag, „es krachen zu lassen“, und indem sie behaupteten, die Befürworter dieser Politik versuchten, „Oma umzubringen, um die Wirtschaft zu retten“. GBD-Befürworter wurden als „Eugeniker“ und Schlimmeres bezeichnet.

Die extreme Rhetorik vieler Wissenschaftler während der Covid-19-Pandemie ist zutiefst bedauerlich. Wissenschaft ist – oder muss es zumindest sein – ein Unterfangen der Neugier, und Neugier ist eine zarte Pflanze, die in glühender Rhetorik verwelkt und stirbt. Während Wissenschaftler alle politische Überzeugungen haben und unabhängig von ihren Überzeugungen gleichermaßen respektiert werden, ist es wichtig, sich als Wissenschaftler auf die Daten, die Beweise, die Methoden und die Logik zu konzentrieren und neugierig zu sein, warum jemand etwas anderes findet als man selbst. Die einzige Möglichkeit, Raum für unterschiedliche Ansichten zu schaffen und den Idealen der Inklusivität, nach denen viele Akademiker streben, wirklich gerecht zu werden, besteht darin, der Vielfalt gegenüber würdevoll und neugierig zu sein, insbesondere der Vielfalt, die in tiefen sozialen, kulturellen, religiösen oder sogar erkenntnistheoretischen Unterschieden verwurzelt ist, deren Entwirrung Zeit und engagierte Aufmerksamkeit erfordert.

Die NIH-Direktoren wollten Dr. Bhattacharya und seine Kollegen vernichtend zur Rede stellen, und Wissenschaftler, die den NIH-Direktoren nahestanden, verfassten rasch Meinungsbeiträge mit einer Rhetorik der verbrannten Erde, die wie vernichtende Kritiken klangen. Mitarbeiter von NIH und NIAID forderten ein Shadowban von Twitter für Jay. Als Elon Musk X übernahm, veröffentlichte er die „Twitter Files“, die enthüllten, wie Gesundheitswissenschaftler Druck auf Social-Media-Plattformen ausübten, um Wissenschaftler mit abweichenden Ansichten zu zensieren.

Die Gnade von Dr. Jay

Wenn Sie nur die negativen Charakterisierungen von mir, Jay und anderen lesen, die während der Pandemie ihre Unabhängigkeit bewahrt haben, könnten Sie denken, wir seien eine Art wahnsinniger Kult, Fanatiker, die wild entschlossen sind, Menschen zu töten, um Profit zu machen. Ich wurde sogar als „rechtsextrem“ bezeichnet, was zeigt, wie weit unsere Kritiken vom Mittelmaß abweichen, ähnlich wie ihre Schätzungen der Covid-Belastung in Schweden.

Diejenigen, die sich selbst als mitfühlende Menschen sehen, möchte ich bitten, sich vorzustellen, wie es sich angefühlt hat, von nicht-inklusiven Wissenschaftlern aufgrund aufrichtiger, evidenzbasierter Ansichten geächtet zu werden … und auch zu erfahren, dass unsere eigene Regierung, der Leiter unseres eigenen National Institute of Health, eine Social-Media-Plattform aufgefordert hat, meinen Freund und Kollegen aufgrund seiner aufrichtigen, wissenschaftlichen Ansichten, die mit meinen übereinstimmten, zu sperren.

Können Sie die abschreckende Wirkung ihrer Feindseligkeit auf meinen eigenen Wunsch spüren, revolutionäre Erkenntnisse zu veröffentlichen, oder die schädliche Wirkung wissenschaftlicher Intoleranz auf das öffentliche Vertrauen in die Unparteilichkeit wissenschaftlicher Institutionen? Verrat, die Folge einer böswilligen Abweichung von Idealen, überflutete meine Seele, als die Handlungen der Wissenschaftler so schädlich von den Idealen unseres Unternehmens abwichen. Ob die Zensur nun verfassungsmäßig war oder nicht, es war ein Verrat, dass ein NIH-Direktor die Zensur von Gesundheitswissenschaftlern mit anderen Ansichten in Gang setzte, insbesondere während einer Pandemie, als die Unsicherheit hoch war, und es schadet dem Vertrauen in die Wissenschaft, wenn Wissenschaftler bösartig unprofessionell und unfreundlich sind.

Während ich die dunklen Wasser des Verrats und des Grolls über die Misshandlung eines guten Menschen, lieben Freundes und mutigen Wissenschaftlers spürte, wurde ich von einem durchdringenden Lichtstrahl an Land geführt.

Während des gesamten erkenntnistheoretischen Kriegsgebiets von Covid, während der Flut der Dämonisierung und aus einem Abgrund des Verrats heraus habe ich Jay immer nur lächeln und fürsorglich gesehen.

Wenn Jay lächelt, ist es das Lächeln eines Menschen, der voller Freude und Neugier auf Neues blickt. Es ist das Lächeln eines Mannes, der Unsicherheit sah und eine Serostudie in Santa Clara County startete, um die Wissenschaft mit echten Daten zu unterstützen. Es ist das Lächeln eines Menschen, der Unsicherheit sieht und Freude daran findet, dass andere coole Fähigkeiten aus neuen Bereichen nutzen und Big Data analysieren, um große Probleme zu lösen. Wenn Jay lächelt, ist es das Lächeln eines Mannes, der die Menschen um sich herum und die einzigartigen Fähigkeiten, die sie mitbringen, liebt, der die Rubine im Müll findet, sie poliert und sie zu Freunden macht.

In den seltenen Momenten, in denen Jay nicht lächelt, ist er besorgt. Jay kümmert sich nicht auf oberflächliche Weise; er klopft Ihnen nicht einfach auf die Schulter und sagt „Meine Güte, das ist echt blöd“. Jay kümmert sich wie ein intellektueller Atlas, der die Last der Welt – einschließlich Ihrer Probleme – auf seinen Schultern trägt. Ich habe Jay traurig gesehen über den Zustand der Wissenschaft, über das gesunkene Vertrauen der Öffentlichkeit in Wissenschaft und öffentliche Gesundheit, über die höhere Zahl an Todesfällen in den USA im Vergleich zu Schweden, wo vernünftigere Diskussionen und Politik vorherrschten, über die Menschen, die durch unsere strenge Politik angesichts der Unsicherheit in akuten Hunger gestürzt wurden, über die Leben, die wir nicht retten konnten, und die Institutionen, die wir noch reparieren müssen.

… und dann sah ich Jay wieder lächeln, neugierig, wie wir das alles wieder in Ordnung bringen könnten, aufgeregt wegen der Möglichkeiten, die vor ihm lagen, und wegen des Guten, das sich um ihn herum sammelte, und begierig darauf, zu helfen.

Es erfordert eine einzigartige moralische Stärke und Hingabe zur Liebe, um vom Direktor des NIH zensiert zu werden und wieder fürsorglich und freudig neugierig zu sein, wie man die Welt verbessern kann. Es spricht Bände über den Mann, dass Jay, während Horden von Wissenschaftlern die verbotene Frucht des Tribalismus und der Voreingenommenheit verschlingen, weiterhin nach Ideen von Menschen sucht, die anders sind, und sich dabei um buchstäblich alle kümmert - um die Armen und die Kinder, die während Covid keinen Platz am politischen Tisch hatten, um die älteren Menschen, die keinen gezielten Schutz haben, der ihre Bemühungen, gesund zu bleiben, unterstützt, um die jungen Wissenschaftler, die in den Fleischwolf geworfen werden und denen von Professoren, die sich wie Kindergartenkinder benehmen, erzählt wird, ihre bahnbrechende Arbeit sei „Molekularbiologie im Kindergarten“, und mehr. Dr. Jay Bhattacharya kümmert sich mehr als die meisten anderen. Die Welt wäre ein besserer Ort, wenn wir mehr Menschen hätten, denen das Leben so am Herzen liegt wie ihm.

Auf dem Schlachtfeld von Covid habe ich die Gnade von Dr. Jay erlebt.

Jay wusste, dass ich meine Postdoc-Stelle wegen des oben stehenden Dashboards aufgegeben habe, das ich meiner Meinung nach nicht teilen konnte. Als der Rest der Wissenschaft mich im Stich zu lassen schien, lud mich Jay zu den renommiertesten Konferenzen ein, die ich je besucht habe, zum MIT und nach Stanford, wo ich neben großen Denkern über die Schnittstelle zwischen Wissenschaft und Politik, die Ursprünge von Covid oder die öffentliche Gesundheitspolitik diskutieren konnte. Jay lud sogar Leute ein, mit denen wir nicht einer Meinung waren, denn das ist Jay, der die Veränderung ist, die er in der Welt sehen möchte.

Als der Rest der Welt wollte, dass ich mich wie Abschaum fühle, und ihnen das fast gelungen wäre, half mir Jay, mich daran zu erinnern, dass ich ein Rubin bin.

Ich weiß, dass viele Menschen angesichts der neuen Regierung beunruhigt sind. Ich verstehe, dass die Gesundheitswissenschaften nach der Covid-19-Pandemie in Aufruhr sind, und ich verstehe, dass es innerhalb des NIH und unter den Wissenschaftlern, die auf die Finanzierung des NIH angewiesen sind, große Angst geben könnte, wenn neue Führungskräfte an die Macht kommen. Ich sehe bereits dieselben Leute, die die Meinungsbeiträge nach Collins‘ verheerenden Kritiken geschrieben haben, dieselben Leute, die als Ghostwriter für Fauci Artikel geschrieben haben, in denen sie behaupten, ein Laborursprung von SARS-CoV-2 sei unglaubwürdig, obwohl sie wissen, dass dies wahrscheinlich ist, dieselben Leute, die mich während der gesamten Pandemie dämonisiert haben, sind jetzt dieselben Leute, die ihr Publikum aufhetzen, um Jay nach seiner Nominierung zum NIH-Direktor zu kritisieren.

Die Leute, die Jay verteufeln, kennen ihn nicht. Sie haben sich nie mit ihm hingesetzt, um über wissenschaftliche Themen zu sprechen, denn wenn man den Mann erst einmal kennengelernt hat, wird einem klar, dass Jay einer der nettesten Wissenschaftler ist, die heute leben. Die Leute, die sich über einen NIH-Direktor mit einer Rache Sorgen machen, ignorieren nicht nur, dass Francis Collins bereits Rache gegen Jay genommen hat, sie sind sich auch nicht bewusst, dass Jay mehr als jeder andere auf der Welt motiviert ist, die schädlichen Handlungen von Francis Collins nicht zu wiederholen.

Die Leute, die Angst vor Jay haben, haben nie erfahren, wer Dr. Bhattacharya wirklich ist.

Während der gesamten Pandemie habe ich erlebt, dass Jay tief in seinem Innern zu wissen scheint, dass uns in hoffnungslosen und grausamen Zeiten unsere eigene Barmherzigkeit und Gnade Hoffnung geben.

Wir brauchen Dr. Jay jetzt mehr denn je als Leiter des NIH. Bei der nächsten Pandemie, die früher kommen könnte, als uns lieb ist, wird es wieder Wissenschaftler geben, die unterschiedlicher Meinung sind. Wir werden wieder unterschiedliche Ansichten über die angemessene Gesundheitspolitik haben, und wir werden wieder Wissenschaftler brauchen, die sich eine Neugier und Professionalität, ein gewisses Maß an Bescheidenheit und Anmut bewahren, das Dr. Bhattacharya während der gesamten Covid-19-Pandemie vorgelebt und angedeutet hat.

In der Zukunft der Gesundheitswissenschaftsförderung müssen wir einige der schädlichen Hierarchien aufgeben, die den Fluss wissenschaftlicher Informationen einschränken. Wir müssen besser darin werden, Rubine im Müll zu finden, wie es Dr. Bhattacharya während der Covid-19-Pandemie tat. Wir werden Gesundheitswissenschaftsförderer brauchen, die sich nicht die Paradigmen aussuchen, sondern reproduzierbare Wissenschaft finanzieren. Niemand versteht besser, was die Gesundheitswissenschaften brauchen, um das Vertrauen wiederherzustellen, als der Mann, der einst wegen seiner Authentizität und Korrektheit als „Randfigur“ bezeichnet und dafür geächtet wurde.

Selbst wenn er gewinnt, selbst wenn er als NIH-Direktor bestätigt wird, wird Jay den Ball nicht schlagen. Ich kann mir schon vorstellen, wie er anmutig lächelt, neugierig auf eine neue Idee ist und sich um die größere wissenschaftliche Institution kümmert, die von mutiger Beweissammlung, mutigen Analysen und dem Austausch und der professionellen Prüfung unterschiedlicher Ansichten profitiert.

In dieser Zeit der Spaltung, des Misstrauens und der Feindseligkeit unter Wissenschaftlern und in der Öffentlichkeit …

Die Gnade von Dr. Jay ist genau das, was wir brauchen.

Wiederveröffentlicht von der Autorin Substack



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Autor

  • Alex Washburne ist mathematischer Biologe und Gründer und leitender Wissenschaftler bei Selva Analytics. Er untersucht Wettbewerb in der ökologischen, epidemiologischen und ökonomischen Systemforschung, mit Forschung zur Covid-Epidemiologie, den wirtschaftlichen Auswirkungen der Pandemiepolitik und der Reaktion der Aktienmärkte auf epidemiologische Nachrichten.

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