Ilmuan Bikin Pemodelan Pandemi, Tapi Kebijakan Ada di Tangan Politisi

BUKAMATA - Lebih mudah bagi para pemimpin untuk mengatakan bahwa mereka mengikuti sains, tetapi bukti teknis tidak bisa menggantikan penilaian politik yang sehat.

Andrew Marr Show pada hari Minggu lalu, berbicara tentang Covid-19, Prof Neil Ferguson digambarkan sebagai "orang yg lebih berpengaruh sekarang daripada politisi mana pun". Ferguson memimpin tim pemodel di Imperial College London yang misinya adalah untuk memprediksi pola dan dampak kesehatan dari penularan virus corona di Inggris di bawah skenario yang berbeda, dan dengan demikian membantu pemerintah membuat keputusan yang tepat tentang cara terbaik untuk melindungi populasi.

Inggris memiliki beberapa pemodel penyakit menular terbaik di dunia, dan pemerintah telah bijaksana untuk memanfaatkan keahlian mereka. Tetapi semua model memiliki keterbatasan, dan tidak ada yang dapat menghindari fakta bahwa pengambilan keputusan juga harus diinformasikan oleh orang-orang dengan keahlian dan pengalaman yang relevan, dan dengan fakta-fakta di lapangan. Dalam kasus Covid-19, di mana begitu banyak tentang penyakit dan dinamika penularannya masih belum diketahui atau tidak jelas, model yang efektif - tetapi pengalaman dan penilaian yang baik sangat penting.

Ini menjadi jelas di seluruh dunia. Negara-negara yang hidup melalui pengalaman Sars dan Mers tampaknya lebih siap untuk berurusan dengan Covid-19 daripada yang tidak melakukannya. Dan di Kanada, keberhasilan British Columbia dalam mengendalikan Covid-19 dibandingkan dengan provinsi lain sebagian disebabkan oleh gabungan bahan pengalaman politik dan penilaian yang baik.

Ada juga elemen non-ilmiah dalam pengambilan keputusan yang melibatkan pemilihan antara tuntutan dan kebutuhan yang bersaing dalam masyarakat, menentukan apa yang etis dan moral, dan menyeimbangkan tantangan yang ada saat ini dan langsung dengan tantangan yang hanya akan muncul di masa depan. Sebagai contoh, sebuah model yang menggabungkan penilaian nilai diperlukan untuk menyeimbangkan kerugian langsung, nyata dan dramatis Covid-19 dengan bahaya sosial dan ekonomi yang tidak langsung, kronis dan tersembunyi dari penguncian.

Lebih jauh, walaupun sering dikatakan bahwa Covid-19 “tidak mendiskriminasi”, pernyataan ini hanya sebagian yang benar. Virus secara tidak proporsional mempengaruhi orang-orang tua dan pria; dan kita dapat yakin bahwa dampak dari virus dan kerusakan jaminan dari tindakan pengendalian akan secara tidak proporsional mempengaruhi segmen masyarakat yang lebih miskin dan lebih terpinggirkan. Cara kami mengelola kerentanan berbeda ini adalah semua tentang etika dan politik. Ini mungkin diinformasikan oleh model ilmiah, tetapi tidak boleh disamarkan sebagai masalah teknokratis yang dapat diselesaikan dengan persamaan matematika.

Mudah terpesona oleh kepintaran model yang memetakan, mengukur, dan memprediksi interaksi kompleks dari berbagai variabel alam dan sosial. Ada sesuatu yang mengesankan tentang kemampuan untuk menghasilkan jawaban dalam bentuk angka yang dihitung secara tepat, dan grafik yang dibuat secara profesional. Dan bagi para politisi, tidak ada yang lebih nyaman daripada bisa mengatakan bahwa mereka hanya mengikuti "sains" dan bukti.

Sementara komentar Marr tentang Ferguson menjadi orang yang paling berpengaruh di negara itu adalah retorika, itu mengisyaratkan pada persepsi bahwa pemodelan epidemiologis telah memainkan peran yang berpengaruh secara tidak proporsional dalam membentuk strategi dan rencana Inggris. Yang lain telah menunjukkan bahwa beberapa karya pemodelan sebelumnya memiliki kesenjangan yang berdampak negatif terhadap keputusan kebijakan. Ini termasuk tidak memperhitungkan peran potensial pengujian dan pelacakan kontak dalam mitigasi epidemi; tidak memodelkan dampak pasien yang sakit di tempat perawatan intensif dan bagian lain dari sistem kesehatan; dan tidak memodelkan epidemi di berbagai wilayah di Inggris.

Tidak jelas apa yang menyebabkan kelalaian ini. Mungkin mereka adalah hasil dari blindspot yang bertahan karena kurangnya pengawasan dan tantangan eksternal. Dalam kasus pengesampingan pengujian dan pelacakan kontak, mungkin itu karena Kelompok Penasihat Ilmiah untuk Keadaan Darurat (Sage) telah menyimpulkan bahwa langkah-langkah ini tidak layak sementara - pandangan yang dapat dimengerti jika Sage juga melihat peningkatan kekebalan kawanan melalui infeksi alami sebagai bagian dari strateginya.

Ada banyak spekulasi tentang mengapa Inggris menunda lockdown dibandingkan dengan negara lain; mengapa lambat untuk meningkatkan kapasitas tes viral; dan mengapa NHS dibiarkan begitu buruk. Sekarang bukan saatnya untuk melihat ke belakang. Saya juga tidak ingin menempatkan kritik pada pemodel. Pemodelan yang ketat dilakukan oleh pemodel pintar; tetapi desain dan pengujian model, termasuk asumsi yang dibangun ke dalam model dan pertanyaan yang diminta oleh pemodel untuk membantu menjawab, adalah tanggung jawab bersama.

Pemodelan sangat penting dan dapat sangat membantu untuk maju.

Secara khusus, Dua hal harus dimodelkan secara mendesak.  Yang pertama adalah memodelkan dampak dari berbagai strategi yang akan membantu kita menghindari bahaya dari kejatuhan populasi yang kejam. Ini harus mencakup pemodelan biaya dan manfaat dari pengujian virus mingguan dari seluruh populasi (bukan 100.000 tes sehari, tetapi 10 juta tes sehari), atau rezim pengujian yang lebih sederhana tetapi sangat diperluas, dikombinasikan dengan deteksi kasus yang agresif dan pelacakan kontak, ditambah dengan jarak fisik yang terus menerus dan peningkatan kebersihan. Gagasan sebelumnya mungkin terdengar radikal dan ekstrem, tetapi merupakan proposal serius yang dapat diimplementasikan jika ada kemauan politik yang memadai.

Yang Kedua, kita harus memodelkan (dan kemudian terus memantau) dampak kesehatan dan sosial ekonomi dari virus dan tindakan pengendalian, dengan jangka waktu pendek, menengah dan jangka panjang, dan dengan lensa sosial untuk melihat bagaimana virus telah berdampak pada dampak virus. berbeda di masyarakat. Untuk beberapa alasan, tidak ada pemodelan dampak sosial ekonomi dari lockdown. Ini adalah penghilangan - dan ketika kita memasuki awal dari apa yang bisa menjadi resesi ekonomi global, kita bisa melihat ribuan nyawa terpotong dari kerusakan jaminan ini.

Akhirnya, dari perspektif pembuatan kebijakan, ada dua hal yang dibutuhkan.

Pertama, kita membutuhkan transparansi dan partisipasi yang lebih besar untuk memungkinkan pengawasan dan tantangan yang efektif dari para ilmuwan dan spesialis kesehatan masyarakat yang lebih independen dari pemerintah. Ini akan menghindari bahaya groupthink dan blindspots.

Kedua, kita harus lebih mengakui keterbatasan kebijakan berbasis bukti dan mengakui pentingnya keahlian, pengalaman dan penilaian yang baik.