【文/埃里克·费格丁、吴稚伟】
埃里克·费格丁:
感谢邀请 。 在很多方面 , 病毒溯源是一场多学科参与的流行病应对措施 。 我们有生物学家、各类进化生物学家和免疫学家 , 当然还有像汉学家这样的专家 。 我的学说——流行病学教会了我一件事, , 即你可以从很多方面看数据 。
我教授系统性综述已经很多年了 。 我以前做过很多事件的吹哨人 , 比如在制药行业 , 他们隐瞒在不良事件中明显的渎职行为 。 我看过很多这样的情况 , 铅中毒事件中 , 数据本身清楚地显示出一个非常有针对性的隐藏数据的趋势 。 不仅Flint儿童的铅中毒 , 或是他们故意藏在万络(Vioxx)上带有心脏病发作诱因和其他乌尔比诺效应的药物 。 这些事件我以前见过 。 对于隐瞒数据这件事上 , 在SARS-COVID-2到新冠病毒的情况中 , 我不认为有人在试图故意隐藏、做错事 。
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2014年8月 , 居民用水被检测出大肠杆菌超标;弗林特市政府以“杀灭超标大肠杆菌”为由下令向引用水源中注入高浓度的氯气进行消毒处理 , 弗林特市老化的自来水管因此被氯气被严重腐蚀析出了高浓度的铅 , 水质开始变黄 。 (图源:FLINTWATERSTUDY.ORG)
关于新冠的数据到处都是 , 甚至是废水中的粪便测试数据都有 。 废水的数据清楚地显示 , 早在10月份 , 病毒就在中国以外的欧洲出现了 。 有人说是9月就出现了 , 但至少10月和11月是肯定有的 。 意大利有病例10月末到医院就诊 , 11月初检测出阳性 。 2019年秋天 , 在法国还发现了有SARS-COVID-2的废水 , 他们在美国疾病控制与预防中心献血数据库的献血样本中发现了这种物质 。
美国疾病控制与预防中心监测了这些传染性疾病的献血样本 , 这篇论文也由特别工作组发表 。 所以, 在许多方面, 数据是真的很分散, 而且对于这些2019年秋季的感染没有具体的解释 。 此前我们的同行指出 , 在1月和12月下旬收集的数据中 , A和B的SARS-COVID-2变体数据显示 , 中国的病毒案例已经很分散 。
【疫情|埃里克·费格丁、吴稚伟:对疫情数据的选择性使用,创造了一些异端邪说式的叙述】所以 , 我认为这时我们得多动动脑子 , 如果数据不一致 , 你当然可以挑选数据来支撑一个特定方向的理论 。 但如果没有发现系统性的证据 , 我作为一个有系统综述流行病学临床观察的背景的人对此是很有经验的 , 例如 , 许多临床试验只有一次心脏病发作 , 一次肾衰竭 , 但当你清算数据的时候 , 这几个数据清楚地表明药物是危险的 。
这次疫情的总体数据没有系统地倾向一边 , 数据似乎到处都有分布 。 我认为正是这种对大量数据的选择性报道创造了这些异端邪说的叙述 。 这种叙述形式在流行病学中很容易形成 , 因为这些数据有一定的相关性 , 虽然这些数据与结论并不总是因果关系 , 但每个和答案有因果关系的数据都是与其相关的 。 要知道流行病学 , 很大程度上就是研究人类中的因果数据和因果数据模式 。
这就是我最强烈反对的地方 , 一月份我也是一名吹哨者 , 我说这将是一场热核级别的严重流行病 。 我没有任何别的目的 , 但很多人早期就因为我在中国出生的背景而指责我 。 他们觉得我是政治的喉舌 , 可我在这个问题上没有任何政治倾向 , 我认为发生的是人们想要相信的错误的东西——人们想要指责别人 。
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美国前总统特朗普在2020年3月18日的白宫新闻会上解释为何称新型冠状病毒为“中国病毒” 。 (路透社)
现在也可以看看阿富汗的情况:那些想指责阿富汗的人有很多责任要怪在阿富汗身上 , 那些想指责特朗普的人有很多责任要怪特朗普 。 但我认为 , 在阿富汗某些方面 , 我们虽然不了解细节 , 但肯定有许多其他原因促成了这一局面 。
我认为在我们试图用科学描述疫情的时候 , 人们不理解科学 , 这就是事实 。 例如 ,AB变种的分布, , 或其他一些数据 ,如果你没有大局观 , 只有炒作目标 , 或以一个特定的角度宣传其他的信息 , 就像美国一些国会议员试图做的 , 你会得到一个非常非常令人信服的、狭隘的叙述 。
作为一名流行病学家和政策制定者 , 我看到了数据是如何被扭曲的 , 也看到了每当很多行业被指责的时候是如何反击的 。 但很明显 , 他们声称并没有"普渡制药共谋"来推广阿片类药物 , 但就像这个阴谋一样 , 普渡制药肯定在推广阿片类药物 , 而默克公司显然试图隐藏他们万络药物的危险数据 , 但这里没有系统性的数据来证实 。
我认为 , 作为一名流行病学家 , 我看了所有的疫情数据 , 新冠疫情其实没有方向性 。 在我看来 , 这种方向性的缺乏 , 是最好的证据——证明病毒没有特定的实验室起源 。 显然 , 还有更多的数据和工作要做 。 但我认为 , 总的来说 , 自然起源是最有可能的 。 这些令人困惑、不一致又无法解释的自然数据是最好的证据 。
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