Miután a múlt hét végén bejárta a világsajtót egy stanfordi kutatócsoport eredménye, miszerint Kalifornia közel kétmilliós Santa Clara megyéjében a hivatalos adatokénak 50-85-szöröse is lehet a COVID-fertőzöttek száma, tudománynépszerűsítő portálokon többen is hevesen kritizálták a kutatók által közölt adatokat. 

A  Medrxhiv portálon közzétett, peer-review (vagyis szakértő kutatók által jóváhagyott megjelentetése) előtti tanulmány szerzői egyebek mellett azt állították, hogy egy kaliforniai megyére reprezentatív mintán elvégzett szerológiai tesztek alapján a hivatalosan közölt alig ezres esetszám helyett a COVID-19-fertőzöttek száma a megyében eléri a 48, de akár a 81 ezret is, és a lakosság átfertőződöttségének a mértéke akár 5,7 százalékos is lehet. 

A bírálók szerint viszont a tanulmányban tévesen értelmezték a statisztikai adatokat, és rosszul választották ki a vizsgált mintákat, így az eredményre nemhogy társadalmi döntéseket, de még reményt sem lehet alapozni. Elég nagy torzítást eredményezhet például – fejtette ki a Medium online magazinban például Balaji Srinivasan klinikai mikrobiológus, aki a doktori fokozatát ugyancsak a Stanford Egyetemen szerezte –, hogy a szerológiai tesztek vizsgálatát célzó kutatáshoz a stanfordi kutatócsoport a közösségi médiában toborozta a résztvevőket. Srinavasan szerint ugyanis előfordulhat, hogy az így tesztelt 3330 ember például azért nem jelent az átlaglakosságot reprezentáló mintát, mert a felhívásra eleve nagyobb arányban jelentkeztek olyanok, akik azt gondolják magukról, hogy volt esélyük megfertőződni.

Miután a vizsgált térségben (is) szinte a lehetetlennel volt határos az enyhe vagy legfeljebb középsúlyos tünetekkel küzdőknek, hogy a hivatalos csatornákon elvégeztessenek egy tesztet, a kísérlet megteremtette számukra a lehetőséget, hogy bizonyosságot szerezzenek a fertőzöttségükről. Ráadásul a közösségi média szokványos működése miatt az is könnyen elképzelhető, hogy a fertőzésnek inkább kitett emberek hasonló helyzetben lévő ismerőseik figyelmét is felhívták a tesztelési lehetőségre. Erre pedig még akkor is vannak módszerek, ha a kutatók épp ezt elkerülendő úgy posztolták a felhívást a Facebookon, hogy ne lehessen nyilvánosan megosztani azt. A tanulmány szerzői maguk is kiemelték tanulmányukban, hogy a toborzási módszer hibáinak a kiküszöbölésére a mintát átsúlyozták, hogy minél inkább egybevágjon a vizsgált terület lakosságának az adataival, Srinivasan szerint azonban még így sincs semmi garancia arra, hogy a minta valóban reprezentatív volt.

Már a mintavétel is bűzlik, de a statisztika még bajosabb lehet

Korántsem a mintavétel módja jelentette a mikrobiológus szerint az egyetlen problémát. Szerinte ugyanis a statisztikai adatok értelmezése is több ponton hibás volt, de legalábbis olyan csúsztatásokat tartalmazott, amelyek miatt a tanulmány eredményei minimum megkérdőjelezhetők. Miután a teszt által produkált fals pozitív eredmények aránya laboratóriumi körülmények között az 1,2 százalékot is meghaladhatta, Srinivasan szerint a stanfordi vizsgálatban pozitívnak bizonyult teszteknek igen magas százaléka, akár a négyötöde is lehetett fals pozitív. 

A stanfordi tanulmány eredményeivel szemben érvelő Srinivasan azt is problematikusnak találta, hogy a tanulmány készítői eleve azt vették alapul, hogy a COVID-19-járvány gyorsabban terjed, mint a már ismert járványok. Ez következne ugyanis abból, ha helytálló lenne a stanfordi tanulmány szerzői által a fertőzöttek teljes táborára becsült 0,12-0,2 százalékos halálozási ráta. Ahhoz ugyanis, hogy az egyes országokból már tudható – és jó okkal a COVID-19-járványnak tulajdonított – többlet halálozási arány megvalósuljon, Srinivasan szerint az kellett volna, hogy a SARS-CoV-2 vírus néhány hét alatt letarolja az egész világot. Ehelyett azonban a Vuhanból világ körüli útra indult járvány kezdőpontját a legkorábbi becslések közel fél évvel ezelőttre, novemberre teszik.

A Columbia Egyetem egyik, statisztikai elemzéseket boncolgató tudományos blogján ugyancsak statisztikai és mintaalkotási hibákat rónak fel a stanfordi tanulmánynak. A legnagyobb problémának a blogbejegyzés szerzője is azt tartja, hogy rendkívül csekély a különbség a pozitív teszteredmények és a teszt általános megbízhatatlanságát mutató (fals pozitív teszteredményeket produkáló) arányszámai között. Szerinte ráadásul az eredményeket tovább gyengíti, hogy a szerzők nem részletezték a mintájukban vizsgált emberek alapadatait. A kritikusok szerint ezt meg lehetett volna tenni anélkül, hogy a kísérleti alanyok bármilyen személyiségi joga sérült volna. A kiértékelés értelmezéséhez ugyanakkor, mint írják, elengedhetetlenül fontos lenne tudni például, hogy az egyes vizsgálati alanyoknak pontosan milyen és mennyire súlyos tüneteik voltak.

Kapcsolódó cikkek a Qubiten: