Memória Insurgente

Esta posta serve apenas para recordar que as duas únicas vitórias não-socialistas nas eleições autárquicas na cidade de Lisboa nos últimos 31 anos (2001 e 2005) ocorreram sem alianças ou coligações pré-eleitorais. Nas restantes eleições, sempre que coligado, o PSD perdeu.

Sweet 16th

O Insurgente faz hoje 16 anos. Parabéns a todos os membros (creio que mais de 40!) que por aqui passaram neste anos, em especial aos fundadores André Azevedo Alves e Miguel Noronha. Sem esquecer duas pessoas que já não estão connosco, a Elizabete Dias (a.k.a. Elise), que nos deixou tão cedo, e a Patrícia Lança.

Como dizia a “by-line” do blogue na altura: «Democracy must be something more than two wolves and a sheep voting on what to have for dinner».

Uma aberração

Uma das desvantagens de ter como presidente um idoso hipocondríaco é que coisas que deveriam ser imediatamente repudiadas ganham o estatuto de coisas merecedoras de debate público. A ideia de “adaptar” a constituição para situações de pandemia é inacreditável. Uma aberração. A tentação de permitir mais facilmente a supressão de direitos fundamentais com base no medo é uma grave ameaça à ordem constitucional.

As constituições das diversas democracias liberais são o resultado de centenas de anos de pensamento político, durante os quais houve diversas pandemias e emergências de saúde pública muito piores que a presente. A ideia de que há alguma novidade inédita é falsa e fruto do medo irracional. Nestes momentos espera-se dos chefes de estado que estejam à altura da ocasião. O nosso claramente não está.

A Covid-19 e a “gripezinha”

Desde o início da pandemia de Covid-19, várias pessoas afirmaram que esta não era pior que a gripe sazonal. No seguimento de uma declaração do presidente do Brasil em que este afirmou que se contraísse a doença ela não seria mais grave que uma “gripezinha”, dado o seu estado de saúde de “atleta”, parte do mundo que fala português passou a incorporar a expressão “gripezinha” no seu discurso. Especialmente na defesa do argumento de que a Covid-19 é mais grave que a dita “gripezinha”.

Prima facie, a gripe não é brincadeira. A expressão “gripezinha” é por isso muito pouco aconselhável. A pandemia da chamada gripe espanhola provocada pelo vírus H1N1 infectou uns estimados 500 milhões de pessoas, cerca de um terço da população mundial na altura, tendo provocado a morte entre 17 e 50 milhões de pessoas. Uma taxa de fatalidade de 3,4% a 10%, objectivamente superior a qualquer das estimativas actuais de fatalidade para a Covid-19. Além disso, ainda hoje em dia, um século depois, estima-se que a gripe sazonal (incluindo outras estirpes além do H1N1) mate entre 300 mil e 600 mil pessoas por ano.

A pandemia de Covid-19 terá causado a morte a cerca de 1,1 milhão de pessoas (à data de hoje). A taxa de fatalidade implícita acumulada, tendo em conta o número de casos confirmados, é ligeiramente superior a 2,5%. Contudo, tendo em conta as estimativas da OMS de que 10% da população mundial já foi infectada, essa taxa de fatalidade poderá ser tão baixa como 0,15%. Temos por isso dois factos em confronto: Por um lado, a Covid-19 está a matar mais pessoas que a gripe sazonal. Se a mesma proporção de pessoas, relativamente à pandemia da gripe espanhola, for infectada, um terço, podemos ter cerca de 3,75 milhões de vítimas. Por outro lado, historicamente, a gripe foi muito mais mortal.

O confronto de factos acima referido tem várias explicações. Primeiro, os cuidados de saúde actuais são muito superiores aos de há um século. Muito provavelmente, se a humanidade estivesse a enfrentar o virus H1N1 agora pela primeira vez, a taxa de fatalidade seria muito inferior. Possivelmente ao mesmo nível da taxa que temos na Covid-19. Segundo, enquanto no caso da gripe a humanidade já teve tempo de criar respostas imunológicas, naturais ou por vacinação, que tornam a doença menos grave em quem a contrai, para o virus SARS-CoV-2 (que causa a Covid-19) ainda não. Finalmente, há estimativas que indicam que a susceptibilidade da população actual a consequências graves de Covid-19, necessitando de internamento, está limitada a cerca de 4% do total, enquanto as condições gerais há 100 anos tornavam vulenrável uma maior proporção da população.

Infelizmente, sabemos ainda pouco sobre a evolução real da pandemia de Covid-19. A diferença entre a estimativa da OMS e os números oficiais é gritante. O gráfico abaixo indica a mortalidade com Covid-19 para casos identificados 14 ou 21 dias antes em todo o mundo. Dada a variação que pode ocorrer de dia para dia por questões de tratamento de dados, bem como o facto do periodo entre infecção e morte variar, é usada uma média móvel de 7 dias tanto para mortes como para casos. Os dados foram obtidos junto do site Our World In Data (OWID).

A taxa de fatalidade “oficial” parece estar relativamente estável ligeiramente abaixo de 2%. A nível regional há zonas do mundo onde a taxa ronda 1% e outras onde ronda 3%. Tipicamente, os países onde a taxa de fatalidade é mais alta tendem a ser países onde a informação sobre o número de casos é menos fiável. No entanto, aceitando como válidas as estimativas da OMS, a taxa verdadeira (0,15%) é 13 vezes menor.

Sabemos que a tarefa de saber o denominador necessário para o cálculo da taxa de fatalidade é difícil. A maioria esmagadora das mortes resultantes de Covid-19 pertecem a grupos de risco, de idade avançada ou com uma ou mais condições susceptíveis de causar a morte que são agravadas pela conjugação de doenças. Mas o denominador alcança a quase totalidade da população, a maior parte da qual não chega nunca a mostrar sintomas.

É difícil tomar medidas políticas informadas neste contexto. Mas salta à vista que se os factos acima fossem conhecidos em março, dificilmente os governos teriam tomado as medidas que tomaram. Infelizmente, uma vez que entraram no caminho de confinamentos e restrições draconianas, a caminho de volta à normalidade fica muito mais difícil. A população está amedrontada pela impressão inicial da doença, que foi acompanhada de um quase pânico das autoridades face à falta de informação. Este medo condiciona os decisores políticos, que não querem ficar responsáveis por quaisquer más notícias que surjam no imediato. O inevitável aumento de “casos”, independentemente de na sua maioria não terem relavância para a saúde pública, mantém a tensão social num nível permanentemente alto. Como avisaram algumas pessoas no início do confinamento: O problema de seguir este caminho é que não é claro como sair dele.

Falsos Positivos no testes Covid-19 (2)

Como referi no último post, a precisão dos testes PCR à Covid-19 em contexto de baixa prevalência da doença é baixa. Uma grande proporção dos testes positivos são provavelmente falsos positivos. No entanto, este facto não nos permite concluir muito sobre a extensão da pandemia: Tendo em conta o ciclo normal da doença de 7 ou 14 dias, é possível, mesmo com taxas de prevalência baixas, que uma fracção muito significativa da população seja cumulativamente infectada.

Admitamos por hipótese que o número total de pessoas que está ou já esteve infectada em Portugal é 10 vezes o número oficial de 106000. Teríamos 1 milhão de pessoas infectadas desde março. Imaginemos, por hipótese que no mês mais infeccioso teríamos 3 vezes a média do periodo total. Nesse mês teríamos tido 300000 novos infectados, 10000 por dia. Tendo em conta o ciclo normal, nos dias em que a prevalência tivesse sido maior teríamos entre 70000 e 140000 infectados. De acordo com a curva azul do último post, nesse dia ainda teríamos uma probabilidade de um teste positivo ser falso que variaria entre 15% e 30%.

Por outro lado, a teoria por trás destes cálculos probabilísticos assume que a amostragem para realização de testes é aleatória. Isto tem impacto na quantidade de falsos positivos. Por exemplo, no início da pandemia apenas se faziam testes a pessoas que tinham sintomas ou que comprovadamente teriam estado em contacto com casos confirmados. Essa seleção de amostra implica uma quantidade de falsos positivos muito menor. Por isso, quando pessoas que trabalham em hospitais dizem que há pouco falsos positivos estão certas se estiverem a considerar a amostragem de testes feitos em hospitais. Nesse caso, como só se testam pessoas que têm sintomas ou que estiveram em contacto com casos comprovados, a amostra é tudo menos aleatória e provavelmente o número de falsos positivos estará muito mais próximo do valor teórico implícito na taxa de especificidade. Quando se fazem testes à entrada de uma fábrica, escola ou universidade, a amostra estará muito mais perto de ser aleatória, e abundarão falsos positivos.

A conclusão que se tira do exposto acima não é que os testes não servem para nada ou que o número de infectados é menor do que parece. É preciso separar os contextos dos testes para fazer o julgamento e definir o seu papel. Testar pessoas com sintomas num hospital é importante para confirmar infectados sintomáticos e identificar pessoas que pensamos estarem doentes mas que na verdade não estão. Ou, com um pouco menos de eficácia, saber se uma pessoa que esteve em contacto com um doente comprovado está infectada ou não. Já testar pessoas em contextos quase aleatórios não é eficaz para identificar infectados. Mas isso não quer dizer que não se devem fazer esses testes. Eles servem para observar a tendência de evolução. Mesmo com uma elevada proporção de falsos positivos, o aumento (ou diminuição) da taxa de testes positivos face ao total de testes efectuados mostra que a prevalência real da doença está a aumentar (ou diminuir). Essa informação também é importante. Não o nível de positivos, mas a sua proporção no total.

O que decididamente é má ideia é tomar medidas exageradas sobre pessoas cujos testes deram positivo no tal contexto aleatório, ou sobre as entidades que lhe estão ligadas. Sabendo o que sabemos sobre os erros desses testes, estamos a mandar para uma espécie de prisão domiciliária por 2 semanas uma enorme quantidade de gente perfeitamente saudável. O que também não quer dizer que uma pessoa com um teste positivo, mesmo que possivelmente falso, sem sintomas, não deve tomar cuidados acrescidos no contacto com outros, nomeadamente usar uma máscara e evitar proximidade de pessoas em grupos de risco. De igual modo, encerrar uma empresa onde houve alguns testes positivos resultantes de uma amostra aleatória é uma medida excessiva cujo resultado poder ser muito gravoso.

Falsos Positivos nos testes Covid-19

O Tiago Mendes tem feito um excelente esforço no Facebook para explicar a questão da potencial grande proporção de falsos positivos (FP) nos testes realizados sem recorrer demasiado à teoria. O Renato Roque tem também uma explicação da teoria das probabilidades por trás desse potencial. Não é nada intuitivo que testes com reduzidas margens de error possam ter proporções enormes de resultados errados, pelo que a explicação não é fácil. A explicação do Tiago Mendes é longa e apesar de não recorrer à teoria das probabilidades usa alguma matemática. Vou tentar explicar a coisa sem teoria e matemática complicada e com apenas aritmética comum e alguma lógica.

Imaginemos que sabemos com total certeza que 100 pessoas não estão infectadas com Covid-19. Se todas fizerem o teste, tendo em conta a taxa de especificidade do mesmo (97%), teremos 3 resultados positivos (100 menos 97% desses 100). Qual a probabilidade dos resultados positivos serem falsos? Como sabíamos com certeza absoluta que ninguém estava infectado, a probabilidade de serem falsos é de 100%, ou seja, de certeza que são falsos.

Imaginemos agora, em alternativa, que sabemos que as 100 pessoas estão infectadas. Então, saberemos com exatidão que a probabilidade de um resultado positivo ser falso é de 0%, pois todas estão.

Temos assim que, dependendo da quantidade de infectados real, ou seja, quantas das 100 pessoas testadas estão ou não infectadas de facto, que a probalidade de um resultado positivo ser falso varia dos 0% (quando todos estão infectados) aos 100% (quando nenhum está). Como evolui esta probabilidade à medida que são mais os infectados no grupo de 100? Haverá pontos em que é de 5% ou 30% ou 70%. Todos os valores entre 0% e 100%. Para saber a evolução exacta não há como escapar à teoria. A evolução não é linear. Depende do Teorema de Bayes, que permite estimar a probalidade de algo acontecer condicionada a sabermos que outra coisa acontece antes. Isto é, qual a probalidade de um teste positivo ser falso em função de sabermos a prevalência de infectados? Para as taxas de sensibilidade e especificidade dos testes PCR usados em Portugal, temos a curva azul no gráfico abaixo. A curva vermelha seria no caso de ambas as taxas serem de 99%. Conseguimos ver que para prevalências aproximadas a 1% (isto é 100000 pessoas infectadas em Portugal num dado instante) a probabilidade dos positivos serem falsos reduziria para 3,5% face aos quase 80%(!) na curva azul. Mas se os infectados fossem 10000, já teríamos uma probabilidade de 25% de um teste positivo ser falso (nem vale a pena comparar com a curva azul).

Sobre a torção do pepino

No Observador:

Como argumentou C.S. Lewis, o poder de quem define um programa de estudo está não no plantar de teorias concretas nas mentes em formação dos jovens, mas antes na sub-reptícia instalação de pressupostos e axiomas na sua mente. Anos mais tarde, colocados perante uma determinada controvérsia, os jovens bem doutrinados assumirão automaticamente um dos lados do debate sem sequer reconhecerem que se trata de uma controvérsia.

Os empregos criados por Costa

No Jornal de Notícias de hoje aparece o título da foto. É incrível como os jornais compram esta conversa aldrabona de que os governos criam empregos. Pior: Neste caso os empregos são “criados por Costa”. Que se saiba os únicos empregos criados pelo actual PM, durante toda a sua vida, foram os tachos para os correligionários e para o amigo mega-consultor.

E a adorável ironia de que os empregos são criados por ele e destruídos pelo Covid? É que apesar de tudo, a relação entre as decisões do governo relativas ao confinamento que causaram esta destruição de emprego é mais directa do que a suposta relação entre políticas públicas e a criação de emprego. Mas enfim. É para isto que servem os milhões dos contribuintes que subsidiam os media.

A Ciência e o Lobo

No Observador:

O problema grave nestas situações é a instrumentalização da ciência para fins políticos, que resulta numa relativização da própria ciência. Factos e teorias científicas não devem ser escolhidos “a la carte” para sustentar opiniões políticas e tentar desqualificar as posições contrárias, sob pena de se quebrar a relação de confiança que permite a aplicação prática do conhecimento científico.

The Plot Against America?

Na National Review: The Strategies of Dementia Politics.

Democrats also knew that they would lose with an Elizabeth Warren, Kamala Harris, or Bernie Sanders as their masthead. The primaries, even heavily loaded to the left-wing base, taught them that well enough. The hard-left agenda of winter 2020 went nowhere, and it will go less than nowhere in the fall after months of televised arson, looting, and gratuitous violence.

In contrast, even a cardboard-cutout version of Biden offers them the veneer of the “moderation.” A Bill Clinton–style Biden phantom, if elected, can allow a passageway for a leftist surrogate into the presidency, the same way that Harry Truman, a centrist, was put on the ticket in 1944 to save the country from Vice President Henry Wallace’s Communism.