From April 2020 through at least the end of 2021, Americans died from non-Covid causes at an average annual rate 97,000 in excess of previous trends. Hypertension and heart disease deaths combined were elevated 32,000. Diabetes or obesity, drug-induced causes, and alcohol-induced causes were each elevated 12,000 to 15,000 above previous (upward) trends. Drug deaths especially followed an alarming trend, only to significantly exceed it during the pandemic to reach 108,000 for calendar year 2021. Homicide and motor-vehicle fatalities combined were elevated almost 10,000. Various other causes combined to add 18,000. While Covid deaths overwhelmingly afflict senior citizens, absolute numbers of non-Covid excess deaths are similar for each of the 18-44, 45-64, and over-65 age groups, with essentially no aggregate excess deaths of children. Mortality from all causes during the pandemic was elevated 26 percent for workingage adults (18-64), as compared to 18 percent for the elderly. Other data on drug addictions, nonfatal shootings, weight gain, and cancer screenings point to a historic, yet largely unacknowledged, health emergency.

Min første tanke, da jeg havde læst abstractet, var, at man nok skal være påpasselig med at konkludere, at de ekstra dødsfald skyldes nedlukningerne, da vi ved, at frivillige adfærdsændringer var særdeles fremtrædende under pandemien. Det er også noget, forfatterne bemærker (igen min fremhævning).

Critics will likely suggest that the public policy choices did not lead to the large number of non-Covid excess deaths, that these excess deaths were a consequence of personal choices, driven by fear or boredom. We do not disagree that this may be a key driver of excess non-Covid deaths. But, we would point out that this is no excuse for ignoring this soaring death toll, or pushing an examination of these deaths to the back burner

Man skal dog huske, at nedlukningerne på mange måder har gjort det meget mere omkostningsfuldt for den enkelte at passe på. Mest åbenlyst er dette i lande, der har haft udgangsforbud, på trods af at man længe (vel i realiteten længe før corona) har vidst, at risikoen for at blive smittet udendørs er stort set nul. Udendørs forsamlingsforbud har også øget omkostningerne, fordi man ikke har kunnet mødes med sine venner under sikre forhold.

Hvor stor en del af de samlede omkostninger, der skyldes nedlukningerne – og ikke selve pandemien – har jeg ikke set et videnskabeligt bud på endnu. Men endnu et resultat fra Mulligan og Arnott (2022) giver et hint om, at omkostningerne ved nedlukningerne kan have været relativt store (min fremhævning).

The estimate for Sweden is -33, meaning that non-Covid causes of death were somewhat low during the pandemic. We suspect that some of the international differences are due to the standard used to designate a death as Covid, but perhaps also Sweden’s result is related to minimizing the disruption of its citizen’s normal lifestyles.

Om den lave ikke-COVID-19-dødelighed i Sverige kan tilskrives deres manglende nedlukning er usikkert. Men svenskerne havde i store dele af pandemien mulighed for at mødes, og faren ved COVID-19 blev – bl.a. fordi de undervurderede sygdommen i starten af pandemien – omtalt langt mere afdæmpet i Sverige, hvilket også kan have påvirket svenskernes (mentale) helbred til det bedre.

Det bliver interessant at følge forskningen på dette område fremadrettet.

Det er jeg meget skeptisk overfor, og for at jeg skal tro det, skal følgende spørgsmål som minimum besvares.

1. Hvorfor faldt smitten i Danmark senere end i Sverige, som ikke havde en lignende hård nedlukning? Som figuren nedenfor viser, så fladede dødstallet i Sverige ud et par uger tidligere end i Danmark.
2. Hvorfor fladede dødstallene i Danmark ud allerede omkring 27. december? Man siger normalt, at der går 18-20 dage fra man bliver smittet og til man dør, så det betyder, jo, at smitten toppede omkring 7.-9. december. Altså længe før man lukkede de resterende 60 kommuner delvist ned (11. og 16. december), lukkede landet helt ned (17. december) og strammede forsamlingsforbuddet (5. januar).

Jeg udkommer meget snart med en analyse af smitte- og indlæggelsestal, som viser præcis det samme. Smitten toppede før man lukkede hårdt ned. Og dermed fandtes det vigtigste argument for nedlukningerne – beskyttelse af sundhedsvæsenets kapacitet – ganske enkelt ikke.

Hvorvidt den første delvise nedlukning d. 9. december var nødvendig for at knække kurven, kan ovenstående figur (og min analyse) faktisk ikke svare på. Måske var det nødvendigt at ”ruske danskerne” og gøre dem opmærksomme på den stigende smitte. Eller også reagerede regeringen og danskerne på de samme informationer – altså de samme stigende smittetal.

Det er et spørgsmål, der er svært at afgøre, men nedenstående figur kan måske give os et fingerpeg om, hvad der reelt skete. Figuren viser testaktiviteten i Danmark omkring den delvise nedlukning samt tidspunktet for pressemødet, hvor nedlukningen blev annonceret (og signalet dermed givet).

Ser man på figuren, ser det umiddelbart ud til, at signalet virkede. Man holdt pressemødet mandag d. 7. december og så steg testaktiviteten nærmest omgående, efter at have været relativt konstant i en måneds tid. Men som næste figur viser, er historien mere nuanceret end som så.

Den næste figur viser nemlig stigningen i testaktivitet fra uge til uge (så mandag sammenlignes med mandagen før). Her er det tydeligt, at der skete noget allerede inden pressemødet. Allerede fra omkring 2. december steg testaktiviteten markant, og man skal nok også være påpasselig med at tilskrive de mange tests d. 7. december til pressemødet (selvom der selvfølgelig godt kan have været en effekt, hvis folk så pressemødet og derefter bestilte en tid til test samme dag). Til gengæld tyder det på, at der var en effekt i dagene efter, hvor stigningen i antallet af test var ekstra stor.

Jeg tror, at det vi ser, er et samspil. Befolkningen reagerede før/samtidig med den første delvise nedlukning. Men nedlukningen fungerede også som et tydeligt signal til befolkningen om, at nu sker der altså noget, I skal være opmærksomme på, og kan dermed have påvirket adfærden.

Det fører til yderligere to spørgsmål:

• Hvordan kunne man have sendt det samme signal med et mindre indgreb? Kunne man have lukket færre kommuner og færre områder. Og have opnået det samme? Hvad var der sket, hvis staten alene havde ”fejet for egen dør”, og havde grebet ind i ting, der er rent statslige opgaver samt uddelegeret magt til kommunerne, så de kunne lukke skoler mv. lokalt? Kunne man have opnået præcis det samme?
• Hvorfor blev man ved med at lukke ned? Testaktiviteten steg, smittetallene fladede ud og man burde have vidst fra foråret, at effekten af nedlukninger er tvivlsomme. Hvorfor fortsatte man? Særligt stramningen af forsamlingsforbuddet d. 5. januar – som kom efter at dødstallene var toppet – er uforståeligt.

Mit personlige bud er, at vi vil ramme en R værdi på mellem 1,3 og 1,5, svarende til en daglig procentvis stigning på 5-8 procent. Det vil betyde, at vi om en måned, hvis tingene fortsætter, vil ramme mellem 5.000 og 12.000 daglige nye smittede. Ganske voldsomme tal.

Spørgsmålet er, om det er realistisk. Det mener jeg faktisk, det er, selvom jeg ikke giver det mere end 33% sandsynlighed (Christian kalder da også selv sin spådom lidt pessimistisk).

Lad os først lige dvæle ved, hvad 5.000 smittede egentlig betyder. Nedenstående figur viser de officielle smittetal d. 10. november 2020 og d. 5. maj 2021 samt to korrigerede smittetal (ved 100.000 tests). Det PCR-korrigerede tal er den officielle korrektion som bl.a. bruges til lokale nedlukninger, hvor man korrigerer for antallet af PCR-tests. Men som jeg har beskrevet her, fungerer antigentests som et ”fangstnet”, og derfor bør man også korrigerer for disse. Dette har jeg gjort i den tredje søjle (udviklingen siden 1. februar kan ses i figuren til sidst).

Figuren viser, at det officielle smittetal d. 5. maj var rundt regnet dobbelt så stort som det AG- & PCR-korrigerede smittetal. I november var det korrigerede smittetal omvendt højere end det officielle smittetal, fordi der blev testet under 100.000 om dagen. Samlet set betyder det, at det officielle smittetal i dag er ”boostet” omkring 130% gennem flere tests. I forhold til situationen i november, svarer Christians tal altså til ca. 2.199 – 5.278, hvilket svarer til hvad vi så i december, hvor smittetallet toppede på 4.376 smittede (korrigeret 3.792).Før jul toppede det korrigerede smittetal fra d. 13. december. Det havde altså næppe noget med nedlukningerne at gøre (måske havde nedlukningen d. 9. december en signaleffekt), men var drevet af frivillige adfærdsændringer. Vi aflyste selv vores datters fødselsdagsfest, selvom den havde været fuldt lovlig. Og jeg hørte om masser af andre arrangementer, der blev aflyst. Personligt havde jeg to primære grunde til at aflyse festen. 1) Jeg ønskede ikke selv at blive smittet og dermed blive syg samt gå glip af julen, og 2) jeg ønskede ikke at udsætte mine forældre og svigerforældre for risiko.

Men i dag er mit incitament til at passe på blevet mærkbart reduceret. Der er ikke en jul, jeg kan gå glip af, og mine forældre er (snart) vaccineret. Der er altså ”kun” mit eget personlige helbred (inkl. min families) at tage hensyn til. Rent adfærdsmæssigt, er der altså grund til at tro, at smittetallet kan komme endnu højere op end det, Christian spår.

Der er til gengæld flere faktorer på spil.

1. Den mest åbenlyse faktor er sæson. Luftvejsinfektioner trives langt dårligere om sommeren end om vinteren, og derfor har smittespredningen en helt naturlig modstander.
2. Samtidig har de mange tests boostet smittetallet, og det kan få det til at se højere ud, end det er. Det kan potentielt få folk til at ændre adfærd tidligere end i december (en gennemskuelig udvikling i smittetallet, er den primære grund til, at jeg har efterspurgt stikprøver stort set siden pandemiens begyndelse). Det trækker isoleret set i retning af lavere smitte,
3. Der er desuden en masse opsparet afsavn, som folk nok gerne vil have rådet bod på. Har du lige været på værtshus med vennerne, kan du nemmere passe på en måneds tid, end hvis du ikke har været på værtshus i fire måneder. Nedlukningen har ganske enkelt øget omkostningen ved at passe på, hvilket kan få smitten til at sprede sig mere.
4. Testkapaciteten er øget betragteligt. Det kan være med til at begrænse smitten, om end min fornemmelse (og indrømmet: jeg mangler at få dette undersøgt grundigt) er, at tests i høj grad bliver brugt som substitut for at aflyse aftaler. Hvis du er sløj eller har været udsat for smitterisiko, kan du enten isolere dig eller lade dig teste, for at forhindre smittespredning – og mange vælger givetvis den sidste mulighed.
5. Vi er tættere på, at alle der ønsker det, kan blive vaccineret. Det vil få nogle til at holde ud og holde høj distancering det sidste stykke tid. Da der var længe til vaccinering, var der større risiko for at få corona i mellemtiden, og det kunne i sig selv få nogen til at være mindre forsigtige.
6. Mange unge er langt fra at blive vaccineret. Det betyder, at de skal bruge mange, mange timer i kø for at blive testet, hvis de vil leve et nogenlunde normalt liv. Med mindre, de kan blive smittet med corona, og få coronapas ad den vej. Der er 0 døde i aldersgruppen 20-29. Og kun 676 ud af over 50.000 smittede i aldersgruppen har været indlagt (og – som jeg forstår det – i ret kort tid). Havde man selv taget chancen som ung?
7. …fortsæt selv listen i kommentarsporet…

Summa summarum er, at jeg ikke vil afvise, at Christian rammer inden for skiven. Men skulle jeg tage et væddemål, ville jeg gætte på, at sæson kommer til at dominere adfærd, og at vi trygt kan se EM og sommerferien i møde.

Men hvem ved. Selv sidste sommer, hvor smitten var meget lav, passede mange mennesker jo stadig meget på, så den sæsoneffekt vi så sidste år, kan have været hjulpet på vej af adfærd. Samtidig er B117 – der dominerer nu – mere smitsom end sidste års variant. Så måske overvurderer jeg sæsoneffekten.

Vi får at se, hvad der sker. De udsatte er i høj grad vaccineret eller har mulighed for at passe på sig selv, så jeg er ikke så nervøs for konsekvenserne af øget smittespredning (udover den hammer, politikerne kan finde på at kyle gennem ruden til borgernes liv…)

PS: Nedenstående figur viser udviklingen i de tre smittetal siden 1. februar 2021. Bemærk, at jeg har justeret Y-aksen, så det er nemmere kan se udviklingen.

Interviewet kom i stand, efter jeg forleden udgav mit litteraturstudie, som viser, at effekten af nedlukningerne i foråret var beskeden i forhold til betydningen af borgernes frivillige og individuelle adfærdstilpasninger til COVID-19-pandemien.

I løbet af interviewet stillede Mikkel et godt spørgsmål til et konkret studie, Bonardi et al. (2020), som jeg har med i mit litteraturstudie. Spørgsmålet lød cirka:

Hvordan kan det være, at du sætter effekten af lockdown til 0, når de skriver, at ” reducing movements within countries has been effective in developed economies – averting about 650,000 deaths”?

Jeg er stødt på spørgsmålet før, og det ER også svært at forstå, så lad os se lidt på, hvad Bonardi et al. (2020) gør, og hvorfor de rent faktisk finder, at effekten af nedlukninger af økonomien er 0.

Bonardi et al. (2020) ser på effekten af lockdowns i 184 lande. De samler selv et datasæt over forskellige former for nedlukninger i de 184 lande ved at web-scrape fra LexisNexis. Ud af de 184 lande havde 108 implementeret mindst én restriktion med henblik på at reducere spredningen af COVID-19.

På baggrund af de indsamlede former for nedlukninger, ser de på, hvordan nedlukningerne påvirker antallet af smittede og døde med COVID-19. Til den mere tekniske side, bruger de – ligesom Bjørnskov (2020) – fixed effects regressioner til at håndtere omitted variable bias, da der er mange potentielle landespecifikke forklaringsfaktorer, de ikke har med.

Resultaterne

Resultaterne af deres analyse er ret interessante.

For det første finder de, at lande – der ikke indførte nogen restriktioner overhovedet – fik flere dødsfald end lande, der indførte restriktioner. Det er denne indsigt, de 650.000 omtalte COVID-19-dødsfald i de 108 lande kommer fra.

For det andet finder de, at det ikke gør nogen forskel, hvor hårdt et land lukker ned. Man opnår altså – ifølge Bonardi et al. (2020) – samme effekt ved blot at lukke fx kirkerne (som det diskuteres nu), som man gør ved at lukke kirkerne, service- og oplevelsesøkonomien, skolerne og indføre forsamlings- og udgangsforbud. Samme effekt!?[1] Så er det jo – trods alt – ikke svært at vælge.

Betydningen for mit litteraturstudie af effekterne af nedlukningerne

I mit litteraturstudie skelner jeg mellem effekten af tvungne adfærdsændringer (altså de adfærdsændringer, der sker som følge af at regeringer fx lukker restauranter og tvinger borgerne til at spise hjemme) og frivillige adfærdsændringer (adfærdsændringer, der sker på baggrund af informationer og signaler fra staten). Når Bonardi et al. (2020) finder samme effekt af fx at lukke kirkerne ned som af at lukke store dele af økonomien ned, er min fortolkning (jf. nedenstående citat), at det er informationssignalet ved nedlukningen – og ikke selve nedlukningen – der havde en effekt i foråret.

Our results point to the fact that people might adjust their behaviors quite significantly as partial measures are implemented, which might be enough to stop the spread of the virus at lower economic costs. This questions pure epidemiological models, which typically made projections about the diffusion of the covid-19 without taking into account the adjustments made by rational individuals.

Staten skal altså – lidt forsimplet – bare gøre ét eller andet, der kan godtgøre et pressemøde, for at få adfærdseffekten. I mit interview med Mikkel foreslår jeg, at dette ”ét eller andet” fx kunne være, at staten ”fejer for egen dør” – fx ved at sende alle medarbejdere hjem og lukke statslige institutioner, men ellers lade os andre være.

Da Søren Brostrøm – efter en drøftelse med Kåre Mølbak – syv timer før pressemødet d. 11. marts skrev, at ”vi kan ikke ud fra sundhedsfaglige grunde anbefale et sådant tiltag i den nuværende situation”, var det måske – bare måske – fordi de vidste mere om pandemihåndteringer, end Mette Frederiksen og alle vi andre amatørvirologer vidste? De har ganske vist siden officielt ændret mening, men hvem ville ikke gøre det, hvis man som Brostrøm var blevet pålagt et ”ekstremt forsigtighedsprincip” og i øvrigt havde fået en røffel foran Folketingets partiledere?

Virker nedlukninger overhovedet i Bonardi et al. (2020)?

I mit litteraturstudie tager jeg resultaterne i de forskellige forskningsartikler for givet og går ikke ind i en nærmere diskussion af, om deres resultater er troværdige og rigtige. Det følger af, at jeg gennemfører et litteraturstudie.

Men når vi her er i gang med at nærstudere Bonardi et al. (2020), er der nogle ting ved deres resultater, der undrer mig.

Nedenstående figur (del af deres figur 4) viser effekten på den daglige vækstrate i antal smittede (y-aksen) før og efter forskellige typer af nedlukninger (stiplet linje). Det er på baggrund af disse figurer, at Bonardi et al. (2020) konkluderer, at nedlukningerne har reddet liv.

For mig er det dog umådeligt svært at se, at der er en forskel før og efter nedlukningerne. Det ligner et jævnt fald i vækstraten over hele perioden, og dermed peger deres resultater i mine øjne snarere i samme retning som Atkeson et al. (2020), der finder, at vækstraten – uanset hvad staten gør – falder til 0 indenfor 20-30 dage, men fra vidt forskellige niveauer.

Bonardi et al. (2020) mener også, at en tidlig indsats virker bedre end en sen indsats. Det begrunder de med nedenstående figur. Som hjælp til at aflæse figuren har jeg indsat to 100% ens stiplede, røde linjer. Det er meget tydeligt, at de lande, der reagerede tidligt – dvs. indførte restriktioner relativt tidligt i pandemiens forløb (målt som antal dage efter 31. december 2019 – generelt havde en lavere vækstrate end lande, der reagerede sent. Og at det er det – og ikke den tidlige nedlukning – der gør, at de hurtigere rammer 0 (ses meget let, da de to grupper af lande ligger på hver sin side af den røde stiplede linje og linjen i øvrigt har præcis samme hældning).

Tager man resultaterne i Bonardi et al. (2020) for givet, som de står, tyder rigtig meget på, at signaleffekten er meget vigtig og har en stor effekt på smittespredningen. Men er man bare en smule kritisk overfor deres resultater, er der faktisk ikke meget, der peger i den retning. En mulig forklaring – som igen og igen popper op i mine tanker – er, at politikerne og borgerne reagerer på de samme informationer. Stiger smitten, sker der (måske) meget ofte to ting simultant: Borgerne passer mere på, og politikerne indfører restriktioner. Men det er et gæt. Reelt set ved vi ikke meget om, hvorfor forskellige lande har forskellige udviklinger i pandemien.

Litteratur

Atkeson, Andrew, Karen Kopecky, and Tao Zha. 2020. “Four Stylized Facts about COVID-19.” NBER Working Paper, August, 44. https://doi.org/10.3386/w27719.

Bjørnskov, Christian. 2020. “Did Lockdown Work? An Economist’s Cross-Country Comparison.” SSRN Electronic Journal. https://doi.org/10.2139/ssrn.3665588.

Bonardi, Jean-Philippe, Quentin Gallea, Dimtrija Kalanoski, and Rafael Lalive. 2020. “Fast and Local: How Lockdown Policies Affect the Spread and Severity of Covid-19.” CEPR Covid Economics, 27. https://cepr.org/sites/default/files/CovidEconomics23.pdf.

[1] Deres resultater bekræfter resultaterne fra Bjørnskov (2020), som heller ikke finder nogen effekt af nedlukninger, der er hårdere end Sveriges.

For to uger siden forudsagde jeg, at nedlukningen i Sverige ville blive udråbt som en succes, fordi udviklingen i smitten ville vende eller flade ud. Jeg har endnu ikke set nogen udråbe nedlukningen som en succes (måske fordi jeg har meldt mig ud af de Facebook-grupper, hvor troen på effekten af nedlukninger var nærmest religiøs), men her kommer alligevel en update som lovet.

I forhold til mit tidligere indlæg, skal man være opmærksom på, at salg af alkohol er blevet forbudt efter 22:00. I et land hvor statens monopol, Systembolaget, lukker kl. 19.00, og hvor restauranter og barer derefter er de eneste steder, man kan købe alkohol, kan det meget let slå igennem på søgningerne på ”restaurant”. Så dette indeks er muligvis mindre troværdigt nu end før nedlukningen.

Nedenstående figur viser indeks for udviklingen i tid brugt på ”retail & recreation” fra Googles mobility reports samt indeks for antal søgninger på ”restaurant” som emne sammenholdt med antallet at positive tests i Sverige. De stiplede linjer viser, hvornår der blev indført forbud mod salg af alkohol efter 22:00 (20. november) og et forsamlingsforbud på otte personer (23. november). Det er meget tydeligt, at svenskernes kraftige reaktion på den stigende smitte havde en effekt på udviklingen. Fra at være klart stigende, er den fladet næsten helt ud.

Figuren viser også, at svenskerne er begyndt at vende tilbage mod mere normal adfærd igen (uanset restriktionerne). Jeg genkender dette mønster fra min egen adfærd, hvor store stigninger i antal smittede har fået mig til lige at se situationen an, hvorefter jeg er vendt tilbage til mere normal adfærd. Det kan meget vel være dette, vi ser i Sverige. I Norge har man opgjort dødeligheden siden sommer til 0,12%, og i Danmark er dødeligheden blandt indlagte reduceret med 70%. Hvis tallene er tilsvarende i Sverige, er der ikke så meget at sige til, at der er grænser for, hvor meget de vil justere deres adfærd, for at undgå at blive syge. I øvrigt vil mange sikkert mene, at adfærdsjusteringen i slutningen af oktober skyldtes de svenske regioners”strenge anbefalinger”. At Googles mobility indeks nu stiger igen efter at selveste statsministeren har holdt en historisk dundertale, tyder dog på, at den forklaring i hvert fald ikke er hele sandheden.

Adfærdsjusteringen i Sverige slog også direkte igennem på indlæggelsestallene, der også er fladet ud, jf. nedenstående figur.

Det spørgsmål, der umiddelbart kan give anledning til politisk diskussion nu, er derfor om den stigende mobilitet er et problem, som politikerne bør gribe ind overfor. Hertil er der (mindst) to overordnede ting at sige:

1. At begrænse sin mobilitet er ikke den eneste måde at reagere på smitten på. Afstand, håndsprit osv. virker også fint (og er langt billigere for den enkelte). Måske er svenskerne stadig ekstra påpasselige med disse foranstaltninger, selvom mobiliteten stiger igen.
2. COVID-19 er ikke noget væsentligt problem i Sverige lige nu. Der er ikke nogen betydelig overdødelighed ifølge Euromomo, og slet ikke noget, vi ikke har set tidligere. Siden 2013 er der i gennemsnit døde knap 5.000 personer i uge 47 i Sverige. I år døde der 242 med COVID-19.

Så igen-igen er der grund til at konkludere, at politisk indblanding næppe kan begrundes – særligt givet de massive problemer der er med at regulere en pandemi effektivt (se her).

Inden vi danskere kommer med det ene drakoniske forslag efter det andet til, hvad regeringen bør gøre ved smittespredningen i samfundet, bør vi overveje, om der – når nu borgerne åbenlyst forstår og reagerer på smittespredningen – reelt er nogen former for restriktioner, der med større sandsynlighed kan forbedre samfundet. Det er der intet

Inden vi danskere kommer med det ene drakoniske forslag efter det andet til, hvad regeringen bør gøre ved smittespredningen i samfundet, bør vi overveje, om der – når nu borgerne åbenlyst forstår og reagerer på smittespredningen – reelt er nogen former for restriktioner, der med større sandsynlighed kan forbedre samfundet. Det er der i mine øjne intet, der tyder på.

PS: Her er de to øvrige figurer fra mit seneste indlæg opdateret med de nyeste data.

I foråret var Belgien det land i Europa, der var hårdest ramt af COVID-19 målt på antal registrerede COVID-19-dødsfald pr. indbygger. Og selvom noget tyder på, at de overregistrerer antallet af COVID-19-dødsfald (de har relativt mange COVID-19 døde i forhold til overdødeligheden i foråret), kan det langt fra være hele forklaringen. Belgien ER bare anderledes.

Forleden skrev jeg om, hvordan svenskerne frivilligt tilpassede deres adfærd til den stigende smitte, længe før den svenske regering indførte restriktioner. Tilpasningen skete prompte, efter at forekomsten af smitte i samfundet pludselig steg. Men samme adfærd ses langt fra i Belgien.

Nedenfor har jeg vist udviklingen i smitte og adfærd i Belgien og Sverige henholdsvis 10 dage før og 15 dage efter at andelen af positive tests passerede 5%. Dag 0 er altså den dag, hvor andelen af positive krydser 5%. I Belgien skete det d. 3. oktober, mens det skete 28. oktober i Sverige.

Som det ses, er udviklingen i smitten ensartet frem til omkring 6-8 dage efter dag 0, hvor smitten i Sverige bøjer af, mens den fortsætter opad i Belgien. Ser vi på antallet af Google søgninger på restaurant som emne (inspireret af Midões), er der et voldsomt fald i Sverige efter dag 0 (på trods af at det er midt i deres efterårsferie), mens belgierne ser ud til nærmest ufortrødent at fortsætte med at gå på restaurant.

Hvad skyldes denne forskel? Hvis man kendte svaret, kunne man måske også forklare, hvorfor Belgien blev så hårdt ramt i foråret. Men jeg har ikke svaret.

Belgien er delt i sprogområder, som efter sigende har et lidt anstrengt forhold til hinanden og med partier og offentlige administrative enheder splittet langs den samme ”konflikt” oveni de ideologiske skel, der er i alle lande. Hvis borgerne ikke stoler på myndighederne, kan det være, at de ser bort fra information selvom de har fået den og forstået den. Der er også den mulighed, at borgerne ikke stoler på, at andre viser hensyn, og derfor vælger ikke selv at gøre det. Med andre ord er der den mulighed, at en betydelig andel af adfærdstilpasningen ikke skyldes egentlig bekymring på egne vegne men en hensyntagen eller en tilpasning til socialt pres fra et omkringliggende samfund. Det kan også være, at Belgierne har sværere ved at tilpasse sig omstændighederne (fx fordi restaurantbesøg er en stærkere del af deres kultur). Og så videre og så videre…

Jeg ved det ikke. Hvad tror I, forklaringen er?

PS: Belgien indførte udgangsforbud d. 19. oktober – 16 dage efter dag 0, og derefter falder søgningerne på restauranter selvfølgelig.

PPS: Der er ikke så stor forskel, hvis man ser på Google Mobility data, men der er store udsving i data pga. den svenske efterårsferie, som gør det svært at tolke.

PPPS: I foråret var udviklingen i Belgien, inden restauranterne blev lukket d. 14. marts, ca. som i Sverige. Men pandemien ramte lidt tidligere i Belgien end i Sverige.

PPPPS: Der er ikke umiddelbart den store forskel mellem forskellige regioner i Belgien, jf. nedenstående figur.

Denne indsigt gælder for toiletpapir, tandbørster, biler og … vacciner. Og netop dette er emnet for min kommentar i dagens Børsen, som er skrevet på baggrund af at regeringen har fremlagt en overordnet plan for, hvordan coronavaccinerne skal fordeles.

Udfordringen ligger i detaljerne. Hvis en person på 64 år er skrækslagen for at få corona og mistrives i isolation, mens en person på 65 år lever fint med risikoen og isolationen, giver det ikke mening at vaccinere den 65-årige på bekostning af den 64-årige.

Så selvom vaccineplanen overordnet set giver mening, tabes der altså enorme velfærdsgevinster på gulvet i detaljerne, når den 65-årige får en vaccine, mens den 64-årige kan risikere at skulle vente i månedsvis.

Men løsningen er ligetil. Hvis vi giver vaccinen til den 64-årige i stedet for den 65-årige, vil den samlede velfærd forøges. Problemet er dog, at staten – i modsætning til alder, plejeforhold og sygdomsforløb m.v. – ikke ved, hvor meget den enkelte dansker frygter corona, og hvor meget vi mistrives i isolation.

Brostrøm og Heunicke kan ganske enkelt ikke fordele vaccinerne præcist ud fra, hvor stor værdi vaccinen giver for den enkelte dansker, uanset hvor meget de måtte ønske det. Og opgaven kan heller ikke lægges ud til de praktiserende læger, da de f.eks. kun kender deres egne patienter og dermed ikke de millioner af andre danskere, der potentielt har større gavn af vaccinen.

Selvfølgelig skal vaccinerne gives der, hvor de gør mest gavn. Men hvor det er, ved Magnus Heunicke og Søren Brostrøm altså ikke. Derfor er min opfordring, at de sikrer, at der kan komme et marked for retten til at blive vaccineret.

Historisk har den bedste løsning på denne udfordring altid været markedsøkonomi. Når mennesker får lov til at handle frit med hinanden, flyder goderne hen, hvor de gør størst nytte, fordi folk, der har stor gavn af et gode, køber det fra folk, der har mindre gavn af det.

Denne “naturkraft” gælder selvfølgelig også for retten til at blive vaccineret. Hvis borgerne kan handle med retten, vil vaccinationerne skifte hænder til de borgere, der har størst gavn af dem. Brostrøm og Heunicke bør derfor sikre danskerne mulighed for at handle med de tildelte retter til en vaccination, så de kommer til at gøre størst mulig gavn.

Det interessante er, at hvis borgerne får mulighed for at handle vaccinerne, så reduceres vaccineplanen til ren fordelingspolitik. Hvilke dele af befolkningen skal tildeles en værdi svarende til salgsprisen på en vaccine? Fra et forsikringsmæssigt synspunkt, hvor de borgere, der er ramt af den største ulykke også får den største kompensation fra staten, er resultatet dog det samme: vaccinerne skal tildeles de mest udsatte.

Hele mit indlæg kan læses her: https://borsen.dk/nyheder/opinion/lad-borgerne-handle-med-vaccinerne

Inden jeg gik i gang med at se nærmere på dem vidste jeg godt, at fremskrivningerne ikke sad helt i skabet. Men hvor skæve, de er, overrasker mig alligevel lidt.

Min første observation er, at der ikke er styr på de historiske data. Ser man fx på SSI’s estimerede antal smittede d. 1. oktober (altså historiske data, hvor man korrigerer for antallet af tests), så estimerer man samme antal positive (143) i uge 44, 45 og 46, selvom man ændrer antal test. I uge 47 korrigerer de derimod for antallet af tests, men kun i forhold til uge 46.

Her er tallene for 1. oktober for Region Hovedstaden:

• Uge 44: 143 v. 14.000 tests
• Uge 45: 143 v. 15.000 tests
• Uge 46: 143 v. 16.000 tests
• Uge 47: 179 v. 20.000 tests (179 = 143/16.000*20.000)

Jeg får også samme tal for andre datoer (særligt estimaterne i uge 45 og 46 ligner hinanden, selvom uge 46 er for 1.000 test mere), og det er jo lidt mystisk. Men lad nu det ligge for nu.

Ser vi på SSI’s forudsigelser, bliver det dog bestemt ikke mere betryggende. Nedenstående figur viser forudsigelserne sammenholdt med deres estimat for den reelle udvikling fra uge 47. Jeg har justeret alle forudsigelser ift. antal tests på baggrund af formlen fra dette notat fra SSI (P = I_t T_t^β , hvor P er antal positive tests, ved sygdomsudbredelsen I og T test pr. dag og β = 0,7 (SSI’s estimat). Dette er selvsagt en ret grov korrektion, men det er næppe denne lille korrektionsfejl, der driver de vilde fejlskud.

Kun én gang – i uge 45 – har de ramt rigtigt. Forudsigelserne fra uge 44 og uge 46 er til gengæld helt skæve, mens vi af gode grunde ikke kender skæbnen fra uge 47 (som “forudsiger” uge 48 og 49).

Så hvad sker der hos SSI? Inspireret af tankegangen i Freakonomics, har jeg prøvet at forestille mig, hvad jeg ville gøre, hvis jeg var den stakkels fuldmægtige i SSI, der havde fået besked på at forudsige fremtiden, men ikke havde nogen anelse om, hvad jeg skulle gøre?

Måske ville jeg tænke: “Den bedste vejrudsigt for vejret i morgen er vist, at det bliver ca. som i dag. Måske gælder det også for pandemier? “. Og så ville jeg forsøge at forudsige fremtiden på baggrund af den seneste uges data. Men inden man får sendt data og notater frem og tilbage, går der nemt et par dage. Derfor ville jeg estimeret fremtiden på baggrund af data 4-10 dage tidligere og korrigerer skæringen for mit estimat, så det starter i sidst kendte punkt (så forudsigelsen d. 25. oktober er baseret på data fra 15.-21. oktober og starter i niveauet for d. 25. oktober).

Denne ”Jonas som amatørfuldmægtig i SSI”-tilgang har jeg implementeret i nedenstående figur for Region Hovedstaden. De røde streger viser SSI’s forudsigelser, de grønne er mine lineære ”forudsigelser”, og den blå stiplede linje er SSI’s estimerede udvikling ved 20.000 test fra uge 47. Som man ser, er de i tre ud af fire tilfælde nærmest identiske. Mit alterego i SSI rammer ca. det samme som SSI. Og den gang, jeg rammer forkert, er det fordi jeg rammer betydeligt bedre end dem.

Jeg tænker selvfølgelig, at de har nogle mere avancerede måder at lave prognoserne på, men at det ikke er bedre end ”Jonas som amatørfuldmægtig i SSI”-tilgangen er påfaldende.

Forleden tweetede en række Socialdemokratiske ministre om, hvor rystende det var, at oppositionen havde sagt nej til en aftale om restriktioner, mens Magnus Heunicke var i medierne med samme historie. En af årsagerne til, at man ikke kunne indgå en aftale, var at Venstre ville have ”et såkaldt second opinion-panel bestående af danske og udenlandske eksperter, som skal udfordre myndighedernes anbefalinger.”

Måske ville det ikke være helt dumt med sådan en (uafhængig) “second opinion” til (de politiske) udmeldinger fra SSI’s?

Alle figurer nedenfor er baseret på 7-dages glidende gennemsnit (så 7. oktober er gennemsnittet for 1.-7. oktober) og jeg har i flere figurer ”snydt” med Y-aksen, så indeksene ikke starter i nul, for at gøre udviklingen mere tydelig. Bemærk desuden, at Sverige har efterårsferie i uge 44.

Google leverer adskillige glimrende muligheder for at vurdere ændringer i adfærd. Herunder har jeg anvendt Googles Mobility Reports (ture til ”Retail & Recreation” og Google Trends søgninger på ”restaurant”, som jeg tidligere har anvendt her. Nedenstående figur viser udviklingen i disse to indeks sammen med smittespredningen målt som antal bekræftede smittede.

Som figuren viser, har svenskerne reageret meget tydeligt på den mere udbredte smitte. Mobiliteten i dag er markant lavere end i uge 42, før smitten for alvor bredte sig. Det samme gælder søgningen på restauranter. Svenskerne reagerer simpelthen på den stigende smitte ved bl.a. at blive hjemme.

Et af problemerne ved figuren ovenfor er, at svenskerne igennem hele perioden tester mere og mere. I uge 45 testede de 5% flere end i uge 42, hvilket skævvrider billedet, fordi flere tests alt andet lige giver flere positive tests. Én måde at korrigere for stigningen i antal tests på er at se på positivprocenten – altså hvor mange af de testede, der tester positiv. I nedenstående figur har jeg derfor udskiftet antal smittede med andel positive. Her er udviklingen endnu tydeligere, selvom der ikke er data for andel positive efter 8. november.

Bemærk dog, at andel positive overkorrigerer for stigningen i antal tests, da man oftest tester dem, der har størst risiko for at være smittet, først. Den sande sammenhæng er derfor sandsynligvis et eller andet sted mellem de to yderpunkter i figurerne ovenfor.

En anden – og måske endnu mere præcis – måde at se på smittens udbredelse (eller i hvert fald konsekvensen af den) i samfundet er at se på udviklingen i antal nyindlæggelser på intensiv. Og her ser vi umiddelbart et tydeligt sammenhæng med udviklingen i antal smittede uanset hvilket mål vi ser på, jf. nedenstående figur. Bemærk, at der typisk går noget tid fra man testes positiv til man har behov for indlæggelse.

Endelig er der guld-standarden: Antal døde med COVID-19. Her er der to problemer ift. at vurdere effekten. For det første går der tid, inden folk dør af COVID-19. Og desuden er svenskerne forfærdeligt langsomme til at få indrapporteret deres dødsdata, hvilet betyder at de sidste 10 dage i deres data altid mangler nogle dødsfald (begrundelsen for dette er beskrevet her).

Men interessant er det jo, og derfor får I figuren her (de sidste 10 dage, hvor data er usikre, er stiplede). Bemærk igen, at der går noget tid, fra man testes positiv, til man indlægges og til man i sidste ende dør.

Hvis I vil læse min tolkning af figurerne, er det nu I læser mit indlæg på Altinget.dk (hvis I ikke allerede har gjort det).

Men konklusionen er klar og følger i hælen på andre indlæg her på Punditokraterne: Nedlukningen er efter alt at dømme unødvendig (og virker ikke særligt godt).

PS: Hvad med Danmark?

I Danmark er smittetallet kun svagt stigende. Og derfor er der heller ikke de store adfærdsudsving at se i sammenligning med Sverige, jf. nedenstående figurer (på den nederste viser den stiplede linje % positive / antal smittede).

Skyldes den lavere smittespredning i Danmark så restriktionerne? Det er der ikke umiddelbart meget, der tyder på. Hverken i den internationale litteratur (der kommer snart nyt om dette fra min hånd) eller i nedenstående figur, som jeg har lånt fra Mikkel Freltoft Krogsholm. Som jeg og andre har skrevet, så er der nok mange forskellige forklaringer på spil. En, som jeg bruger lidt tid på at undersøge, er, om danskerne er mere bange for COVID-19 end svenskerne, og derfor generelt passer mere på. Når jeg snakker med folk, som primært har deres info fra danske medier, så får jeg en fornemmelse af, at mange er for bange. Særligt givet det, der kan ligne en meget sandsynlig ende på det hele – at kun de udsatte bliver vaccineret, mens alle vi andre skal gennem sygdommen.

PS: Jeg lover at lave et indlæg med opdaterede figurer om 1-2 uger.

Det højere COVID-19-dødstal i Sverige (i forhold til befolkningen havde Sverige i midten af september 5,3 gange så mange døde som Danmark, 9,5 gange så mange som Finland og 11,8 gange så mange som Norge) er af mange blevet tilskrevet den bløde nedlukning, men som jeg har omtalt tidligere, peger mere og mere på, at nedlukningen kun har haft en beskeden effekt. Det er altså andre ting, der driver forskellene mellem landene. Men hvilke?

En mulig forklaring, som Bjørnskov sammen med et par kollegaer har bragt på banen, er forskelle i antallet af sårbare ældre (”dry tinder”). Hypotesen er, at lande, der har været gode til at passe på deres ældre i årene op til COVID-19-pandemien (fx ved i højere grad at vaccinere deres ældre), alt andet lige var mere sårbare, da COVID-19 ramte Europa i februar-marts.

Denne tese har jeg kigget nærmere på, og her får I serveret de centrale resultater på et sølvfad.

Metoden

Jeg beregner ændringen i ”beholdningen” af sårbare ældre i en given måned, som forskellen mellem det forventede dødstal og det faktiske dødstal for den pågældende måned. Jeg estimerer det forventede dødstal (ikke sæson-korrigeret) i en måned som gennemsnittet for tiden tre år før og tre år efter måneden, så estimatet for januar 2015 er gennemsnittet af dødsfald fra januar 2012 til december 2014 plus februar 2015 til januar 2018. ”Beholdningen” af sårbare ældre tilnærmer jeg herefter som summen af ​​alle over- og underdødeligheder de foregående to år måneder.

Resultatet

Nedenstående figur – med Sverige i gult – viser beholdningen af sårbare ældre i de nordiske lande siden 1960. Figuren viser, at beholdningen af sårbare ældre var usædvanligt høj i Sverige, da vi gik ind i COVID -19 pandemien – både set i forhold til andre nordiske lande og i et historisk perspektiv (lignende figurer for andre metoder kan findes i arbejdspapiret). Ikke siden 70’erne har man set så mange sårbare ældre i et af de nordiske samfund)

Figur: Beholdning af sårbare ældre (stock of “dry tinder”) pr. 100.000 indbyggere

Betydningen for antallet af COVID-19-dødsfald

Nedenstående figur viser antallet af sårbare ældre primo april antallet af COVID-19-dødsfald i de nordiske lande. Forholdet er slående og næsten én til én for Sverige, Danmark og Finland – kun Norge skiller sig ud.

Figur: Beholdning af sårbare ældre (stock of “dry tinder”) primo april og bekræftede COVID-19-dødsfald d. 15. september pr. 1 mio. indbyggere.

Figuren illustrerer, at forskellen i antallet af sårbare ældre potentielt kan forklare noget (eller endda meget) af forskellene i dødelighed mellem landende og eksplicit det høje antal COVID-19-døde i Sverige.

Konklusionen: Der er mange faktorer bag det høje antal COVID-19-dødsfald i Sverige

Der er ingen tvivl om, at Sverige oplevede meget få dødsfald mellem januar 2019 og marts 2020, og dermed stod med relativt mange sårbare ældre i forhold til de øvrige nordiske lande, da pandemien ramte. Men det alene kan ikke forklare de mange dødsfald. De mange sårbare ældre kombineret med, at COVID-19 i vid udstrækning slap ind på de svenske plejehjem, var imidlertid opskriften på en international outlier. Havde virus spredt sig på samme måde i Danmark, havde vi næppe set helt de samme dødstal.

Et åbent spørgsmål er, hvorfor Sverige havde usædvanligt mange sårbare mennesker på vej ind i COVID-19-pandemien. Sverige havde usædvanligt milde influenzasæsoner i Sverige i 18/19 og 19/20. Men dødeligheden i Sverige var også bemærkelsesværdigt lav i løbet af sommeren 2019 (se figur 5 her). Men hvorfor? Sveriges influenza var vel den samme som i Danmark og Norge. Hvorfor døde svenskerne ikke?

Uanset hvad – og det er måske min vigtigste pointe – viser forskellene i antallet af sårbare ældre, at der er mange andre ting end statens nedlukning, der forklarer forskellene i pandemiernes udvikling mellem landene.

PS: Hvis nogen har kendskab til undersøgelser af antistoffer på de svenske plejehjem og i den svenske plejesektor, vil det være uhyre interessant. Hvis ganske få har været smittet, kan antallet af sårbare ældre kun være en lille del af forklaringen. Har en stor andel været smittet, kan betydningen derimod være stor.

Der er kommet endnu en mail, som endnu engang illustrerer, hvordan Regelstaten påvirker vores liv. Mailen kan læses nedenfor.

Disse mails er gode cases i forhold til et af de projekter, jeg arbejder på lige nu, og som der kommer mere om snart: Regelstatens betydning for den økonomiske vækst.

Hver gang reguleringen tvinger danskerne til at beskæftige sig med bureaukrati, går der tid fra tiltag, der kunne gøre os rigere. Nedenstående mail er endnu et eksempel på dette.

NB: Mailen er anonymiseret, fordi R ikke ønsker at ødelægge sit gode forhold til myndighederne (som i sidste ende også er hans forretningsgrundlag.

/Jonas

**********Mail fra R**********

Hej Jonas

Jeg har med meget stor interesse, og som brændende liberal – lyttet til din podcast. Tak fordi du sætter fokus på regulering!

En ting slog mig med særlig stor kraft i din nylige snak med Karsten Bo Larsen omkring hvordan regler opstår, og det var emnet retssikkerhed. I snakkede jer ind i retssikkerhed i en ansættelsesjuridisk sammenhæng om offentligt ansatte, men for mig er det et af de problemer jeg oplever mest ved regulering.

Jeg er er ansat i en virksomhed, som genanvender overskudsjord i store jordanlæg, f.eks. støjvolde. For at virkeliggøre disse anlæg skal vi kæmpe os igennem en jungle af regulering. I virkeligheden er det vores forretningsmodel, at vi er specialister i at navigere myndighedsansøgninger om jordanlæg igennem denne jungle. Vi har talt sammen at vi skal tage højde for 7-8 forskellige lovgivningsområder for hver myndighedsansøgning vi udfærdiger om en støjvold.

Almindelige mennesker er prissatte i forhold til de dokumentationskrav der sættes, selv ned i meget små projekter, og jeg står ofte over for måbende borgere, som ikke i deres vildeste fantasi havde forestillet sig at opførsel af en 2 m høj, 50 m lang støjvold på deres egen grund reelt er umuligt, hvis ikke fordi det er imod en given lovgivning, så fordi man når at miste forstanden inden sagen er færdigbehandlet. Så for mig er retssikkerheden – at du faktisk har lov til at foretage dig noget på din egen grund – et af de største problemer ved regulering. Det frygtelige er at folk ikke ved det før de forsøger at give sige i kast med et projekt, som dem vi arbejder med. De bliver virkelig lamslåede når det rammer dem.

Min arbejdstese er, at samfundets samlede svar på pandemien i foråret, bestod af tre dele.

1. Frivillig adfærd. I starten af marts kunne danskere følge udviklingen i antal smittede og døde med COVID-19. Allerede før 11. marts, hvor regeringen lukkede landet ned, havde mange danskere ændret adfærd i stor stil (bl.a. ved at spritte hænder og holde afstand). Informationerne om pandemien fik altså danskerne til at passe på.
2. Tilskyndet adfærd. Der er næppe tvivl om, at Mette Frederiksens pressemøde d. 11. marts havde en effekt. Skoler og institutioner var tomme dagen efter (torsdag), selvom de først reelt lukkede om mandagen. Og mange private aftaler blev aflyst. Signalet fra staten tilskyndede altså danskerne til at passe ekstra på.
3. Tvungen adfærd. Da staten lukkede skoler, restauranter og frisører ned, gjorde den det også mere besværligt for danskerne at have udvalgte sociale interaktioner, og den påvirkede dermed antallet og typen af sociale kontakter.

I forbindelse med arbejdet har jeg – inspireret af Catarina Midões – lavet nedenstående figur. Figuren er baseret på data fra Google Trends og viser søgninger på ”restaurant” (som emne) i henholdsvis Danmark (rød) og Sverige (blå) omkring nedlukningen samt vigtige datoer i forhold til landenes COVID-19-politikker. Bemærk at y-aksen er fikset, så man bedre kan se udviklingen (og får plads til tekst). Figuren viser 7-dages glidende gennemsnit, så værdien d. 21. marts = gennemsnit af 15.-21. marts. Gennemsnit for januar = indeks 100 for hvert land.

Hvad fortæller figuren os?

Først og fremmest viser figuren, at både danskerne og svenskerne reagerede lang tid før restauranterne i Danmark blev tvangslukket.

For det andet, er der meget, der tyder på, at der var en effekt før 11. marts (bemærk, at annonceringen af nedlukningen i Danmark skete om aftenen, så effekten vil man hovedsageligt se effekten d. 12.).

Hvordan skal man tolke dette?

Det står klart, at den frivillige adfærd havde en stor effekt. Uanset om restauranterne var blevet lukket d. 18. marts, havde vi set et stort fald i antallet af gæster på restauranterne.

Men en væsentlig del af faldet kan både skyldes frivillig og tilskyndet adfærd. For både den danske og den svenske stat sendte et signal til befolkningen d. 11. marts (og desuden kan de to lande påvirke hinanden).

Det spørgsmål, jeg forsøger at finde svar på lige nu, er: Hvor meget betød henholdsvis frivillig, tilskyndet og tvungen adfærd i forhold til samfundets samlede svar? Figuren fortæller os, at de frivillig og tilskyndet adfærd tilsammen betød en hel del, men man kan ikke – på baggrund af figuren – afvise, at tvungen adfærd også havde en betydning. Den litteratur jeg har kigget på hidtil (ca. 30 studier) peger dog tydeligt i retningen af, at den tvungne adfærd betød ret lidt.

PS: Efter 18. marts falder søgningen i Danmark mere end i Sverige, men det er ikke så overraskende, da man jo ikke søger på ting, man ved er lukket.

Diskussionen er opstået, fordi et påbud om brug af masker skal afveje to effekter.

• På den ene side virker det til, at myndighederne er enige om, at masker – når de anvendes korrekt – kan begrænse smittespredningen (se SST’s seneste rapport om masker her).
• På den anden side er myndighederne lige så enige om, at et påbud har utilsigtede konsekvenser. SST skriver fx, at ”Forkert brug kan øge risikoen for smittespredning” og man fratager også udsatte borgere en oplagt mulighed for at signalere til andre, at de er udsatte (jeg så et sted, at folk holdt øget afstand til personer med mundbind).

Så hvilken effekt dominerer under et eventuelt påbud?

Det har flere økonomer – der som bekendt er eksperter i at vurdere effekten af førte politikker – nu givet nogle foreløbige bud på. Og indtil videre ser det ud til, at nettoeffekten er, at de begrænser smittespredningen (selvom jeg umiddelbart spotter nogle metodemæssige problemer i studierne). Se fx her, her og her (det sidste har en sundhedsøkonom tilknyttet).

Diskussionen fortsætter dog, fordi der faktisk er mange studier, der ikke finder effekter af maskebrug (se fx her).

Jeg har bevidst fravalgt at sætte mig ind i empirien bag masker. Det stritter i alle retninger, og man kan meget nemt ende i en ”kasten med studier”-diskussion med folk, der fx ikke kender forskel på frivillighed og tvang, og hvad det betyder for biases i forskningen. Og det har jeg ikke haft tid til, og kommer ikke til at tage mig tid til.

Men. Jeg vil gerne komme med en tese, som jeg indtil videre ikke har set afvist:

Måske virker et påbud om masker, (bl.a.) fordi de gør sociale interaktioner dyrere. Masker fungerer simpelthen som en skat på sociale interaktioner.

Tesen bygger jeg indtil videre alene på min egen fornemmelse, det store fald i passagerer i den kollektive trafik efter masker blev påbudt og kommentarer på sociale medier a’la ”jeg bestiller varer online, for jeg gider ikke have maske på, når jeg køber ind”. Og tesen kan faktisk forklare mange af de ting, man er uenige om.

Fx ville tesen kunne forklare, hvorfor et påbud om masker virker, selv hvis masker i sig selv ikke virker (fordi de utilsigtede konsekvenser overstiger de tilsigtede).

Og hvis tesen er rigtig, vil det faktisk være relativt god regulering i forhold til stort set al anden regulering, vi har set, fordi man beskatter det, man reelt er interesseret i.

Hvis tesen er rigtig (og endda den primære effekt), har den i øvrigt den interessante implikation, at et krav om sølvpapirshatte ville virke ca. lige så godt. Ja, måske endda bedre, hvis der er store utilsigtede konsekvenser ved maskebrug Som alle andre teser, er det indtil videre rene spekulation. Men det kunne være interessant, hvis nogle områder indførte påbud om sølvpapirshatte, så en nysgerrig økonom kunne få adskilt effekterne.

Jeg har selv været kasserer i en fodboldklub (dog med noget større omsætning) og er netop blevet kasserer i vores beboerforening. Og jeg har præcis samme oplevelse. Det er et administrativt mareridt at overtage kassererposten. Både for de frivillige i foreningerne, men også for bankerne der ifølge Finans Danmark har 4.300 personer ansat til at holde styr på reglerne.

I fodboldklubben var vi uden CVR-NemID i et par år, fordi jeg simpelthen ikke kunne finde ud af, hvem der var vores NemID-administrator (som var nødvendigt for at få mit NemID), og det kostede – så vidt jeg husker – omkring 500 kr. at få det at vide.

Det er galimatias! Det er Regelstat på speed og fuldstændig ude af kontrol. Og ved vi overhovedet, hvad vi får for pengene? Man kunne jo let få den idé, at dem – der har noget at skjule – relativt let omgår reglerne, mens ærlige folk bliver straffet.

Læs mailen og væmmes!

NB: XXXX’erne er sat ind for at anonymisere mailen efter aftale med Morten

/Jonas

Kære Jonas

Jeg er fast lytter til Regelstaten. Du skal have stor tak for at lave en interessant podcast. Jeg har et forslag til et emne, du kunne kigge på. Det danske foreningsliv er unikt og skaber på mange måder et stærkt civilsamfund; men antiterror- og hvidvaskloven gør det utroligt svært og dyrt at være aktiv i foreninger. Ved første øjekast virker det måske som et lille problem, men jeg håber alligevel, at du vil læse min mail til ende.

Jeg er kasserer i XXXXXXXXX. Vi er en flok frivillige XXXXXXXXX, der hvert år afholder XXXXXXXXXstævner. Der er en “omsætning” på omkring 6.000 kr. årligt, og det går cirka i nul hvert år. På grund af antiterror- og hvidvaskningsloven er der nu rigtig mange krav til en bankkonto. Hele bestyrelsen skal sende kopi af pas og sygesikring, der skal underskrives uforståelige bankdokumenter, og banken skal have underskrevne referater. Vores konto blev lukket for nylig, da vi havde fået valgt et bestyrelsesmedlem, der efterfølgende trådte ud af bestyrelsen, og han ville ikke underskrive generalforsamlings-referatet, da han ikke var med i bestyrelsen længere, og så skulle banken jf. reglerne lukke vores konto. (Jeg sendte det ind, da jeg ikke troede, banken gad at sidde og læse referaterne og tjekke med underskrifterne, men banken levede op til sin pligt og opdagede, at der manglede en underskrift på referatet.) Det tog et par måneder og en ny generalforsamling at få åbnet kontoen. Alt i alt vil jeg tro, jeg har brugt 4 timer på at skrive med banken, lave PDF-dokumenter med underskrifter, rykke bestyrelsesmedlemmerne for underskrifter og kopi af pas m.v.

Det har alle dage været svært at få frivillige, og 3-4 timers besværligt administrativt bøvl kan sagtens være det, der er dråben og får folk til at stoppe eller at afholde folk fra at blive kasserer. Jeg er heldigvis ferm til IT, men byrden er en del større, hvis man ikke lige er vant til det. Banken tager sig naturligvis betalt for bøvlet og skal nu have 1050 kr. om året, for at vi har en konto. Det kan virke som en lille udgift men taget i betragtning af, at vi får et tilskud fra XXXXXXXXX på 3000 kr.

Vores lokale XXXXXXXXX, XXXXXXXXX, skal have CVR-nummer og bankkonto for at få kommunens aktivitetstilskud. Sidste år fik vi et tilskud på ca. 3000 kr. hvoraf 1050 kr. så gik direkte til bankens administration af hvidvaskloven. Og så koster det 1500 kr. i bankgebyrer næste gang, der skal skiftes kasserer p.g.a. al den administration, bankerne skal lave i forbindelse med kasserer-skift. Børn og unge prøver mange forskellige ting, og der er derfor stor udskiftning i bestyrelser, så det er måske 1500 kr. hver 3. år.

Jeg er også medlem af et par foreningerne, der har droppet bankkontoen og bruger kassererens privatkonto – og håber så det går godt. [JH: Pas på med dette! Hvis du ender i en skattesag, bliver det noget værre rod!]

Jeg har kun mine egne anekdotiske evidens for det, men jeg vil ikke blive overrasket, hvis hvidvaskningsloven er i gang med at smadre dansk foreningsliv. Alternativ kunne der også ske det, at kommunerne ser en ny opgave, man kan overtage fra civilsamfundet og overtager administrationen af foreningerne.

Jeg synes, det er et rigtig godt jordnært eksempel på utilsigtede konsekvenser af nogle regler.

Med venlig hilsen

Morten

Christian Bjørnskov har tidligere skrevet om Born et al. (2020), som (heller) ikke fandt nogen effekt af nedlukninger. Studiet er meget interessant, fordi det – i modsætning til mange andre studier (men dog ikke alle, se fx her, her og her) – forsøger at adskille effekten af statens nedlukninger fra effekten af befolkningens frivillige adfærd.

Studiet er nu blevet opdateret, og i den opdaterede version finder de rent faktisk en effekt af nedlukningen. Ifølge den opdaterede version af studiet ville Sverige have sparet 1/3 af COVID-19-dødsfaldene frem til 15. maj, hvis de havde indført end nedlukning svarende til den danske.

15. maj var der samlet 538 døde med COVID-19 i Danmark. Hvis nedlukningen har reddet også 1/3 af dødsfaldene, svarer de 538 altså til 2/3, og 1/3 svarer derfor til 269. Så overført til danske forhold har nedlukningen altså sparet 269 COVID-19-dødsfald.

I min egen analyse fra foråret af omkostninger og gevinster ved nedlukningen, har jeg estimeret, at hvert COVID-19-dødsfald svarer til 6,5 tabte kvalitetsjusterede leveår (QALY). Det tror jeg er alt for højt, fordi jeg ikke tager højde for plejehjemsfaktoren, men alene ser på alder. Og det passer da også utroligt dårligt med, at dem, der dør med COVID-19, øjensynligt er ældre end dem, der dør af alt muligt andet, jf. nedenstående figur.

Men hvis vi alligevel tager de 6,5 QALY pr. COVID-19-dødsfald for givet, svarer de 269 dødsfald altså til at nedlukningen samlet set har reddet 1.748,5 QALY.

En tommelfingerregel er, at en QALY er 0,5 mio. “værd”. Det vil sige, at man typisk er villig til at give 0,5-1 mio. kr. for en behandling, hvis den kan redde 1 QALY (koster den mere, kan man få mere sundhed for pengene med andre behandlinger).

Nedlukningen har altså – hvis studiet står til troende – medført gevinster i form af undgåede tabte leveår for 857-1.749 mio. kr. Hertil kommer selvfølgelig gevinsten ved færre syge (Born et. al (2020) finder, at nedlukningen har halveret antallet af smittede) og færre senfølger. Men alle har haft mest fokus på dødsfald, så mon ikke det også siger noget om, hvor omkostningerne ved COVID-19 er størst?

Summa summarum er, at de samlede sundhedsgevinster ved nedlukningen altså sandsynligvis måles i nogle få milliarder.

Disse gevinster skal ses i forhold til de massive omkostninger nedlukningen har haft. Både økonomiske og menneskelige, og man må spørge sig selv: Var det det værd? Var magtanvendelsen proportional?

PS: I øvrigt er det bemærkelsesværdigt, at jeg blev opmærksom på den opdaterede version af Born et al. (2020), fordi Uffe Gardel har brugt den som argument for at nedlukningen har været fantastisk, i sine angreb på Christian og mig i Berlingske de sidste par uger (vores svar med links til hans angreb kan læses her og i avisen på mandag).

PPS: Jeg er ved at gennemgå en hel del litteratur, og Born et al. (2020) har indtil videre det højeste estimat for effekten af nedlukningen af økonomien. Send meget gerne studier af effekten af nedlukningen i min retning!

Nedenstående figur viser samme historie for Sverige. Figuren viser døde pr. 100.000 indbyggere i hver måned normaliseret til forholdet mellem dødeligheden 2015-2019 og de fem forudgående år. I marts 1954 døde der fx 99 pr. 100.000 indbyggere. Den gennemsnitlige dødelighed i de fem år op til måneden (82/100.000) var imidlertid højere end dødeligheden 2015-2019 (75/100.000), så derfor er værdien i figuren 91 (=99 / 82 x 75).

Figuren viser, at der ikke er så meget at rafle om i forhold til COVID-19 overdødeligheden i foråret 2020. Overdødeligheden i april 2020 var høj, men lavere end under influenzaen i december 1993, januar 1951 og december 1988 (i nævnt rækkefølge) og ikke væsentligt højere end andre influenzasæsoner jf. top 10 dødeligste måneder nedenfor.

Så langt så godt. Politikerne (og vel egentlig også alle os andre) i Danmark gik tydeligvis i panik, da man anvendte voldsmonopolet i uhørt omfang til at bekæmpe en hændelse, der sker med jævne mellemrum.

Men nu har panikken lagt sig, og vi kan se frem til en vinter, hvor magten anvendes med mere afmålthed. Det var i hvert fald min tanke, indtil jeg tjekkede top100 dødeligste måneder i Sverige. Det viser sig nemlig, at stort set alle (98 ud af 100) dødeligste måneder ligger i perioden december til marts (med februar som en underlig outlier), jf. nedenstående tabel.

Kun to måneder ligger uden for december-marts. Og det er april 2020 og maj 2020. Altså to corona-måneder.

Der kan være mange teorier for, hvorfor det lige er december-marts, der er de dødeligste måneder – og hvorfor februar er en outlier. Jeg hørte en fortælle, at julefrokoster og julehygge var en af de helt store dræbere. Bedstefar kommer hjem fra plejehjemmet for at hygge med familien, bliver smittet med influenza og dør nogle uger senere. Det lyder plausibelt, men hvor stor en del af forklaringen det er, ved jeg ikke.

En sandsynlig forklaring, som Bjørnskov et. al har peget på her, er ”dry tinder”-forklaringen. Udtrykket er lånt fra skovbrænde, hvor forekomsten af masser af tørt træ i skovbunden efter lange perioer uden skovbrande ofte forklarer store skovbrande. Idéen er, at fordi influenza-sæsonerne 18/19 og 19/20 var usædvanligt milde, er der mange ældre, der undgik at dø af influenza det år, men som til gengæld døde af corona. Effekten ses tydeligt i nedenstående figur, hvor døde pr. 100.000 er afbildet hen over influenzasæsonerne.

Som det fremgår, var både 18/19 og 19/20 (røde kurver) usædvanligt milde influenza-sæsoner sammenlignet med de tidligere år. Corona har derfor i et eller andet omfang gjort det, som influenzaen ikke gjorde. Bjørnskov et al. estimerer, at ”dry tinder”-effekten kan forklare ca. halvdelen af dødsfaldene som følge af corona. Bemærk i øvrigt, at “dry tinder” også potentielt forklarer, hvorfor april 2020 er endt helt oppe som den 4. dødeligste måned siden krigen.

Uanset hvad årsagen er, tyder tallene på, at vi (i Danmark i hvert fald, hvor tallene tyder på, at der også er masser af ”dry tinder”) langt fra har overstået det værste ved corona-pandemien endnu. Måske var vi bare heldige, at den ramte så sent på vinteren, at vi ikke rigtig blev smittet.

Derfor gør tallene mig nervøs

Corona er farlig. Ingen tvivl om det. Men corona er her, uanset om vi vil det eller ej. Og spørgsmålet er, hvordan vi så lever med den. I marts overtog staten styringen af samfundet og lukkede ned (mere eller mindre) på må og få. Effekten på dødstallet af nedlukningerne er – som Bjørnskov og andre har beskrevet flere steder – tvivlsom. Men omkostningerne er derimod meget reelle. Min stærkeste oplevelse var, da jeg fik fortalt, at et fjernt familiemedlem, der bor på plejehjem, havde sagt, at hun ”hellere ville have besøg og dø”. Hvor mange gamle har det på den måde? Jeg kan sagtens forestille mig, at jeg selv – når jeg når den alder – ville foretrække en sidste jul med familien og så dø i januar, frem for en jul i isolation og så dø i april eller juni. Mennesker er forskellige, og netop derfor er det stort set umuligt at lave central regulering i form af nedlukninger, forbud og påbud, som forbedrer folks liv.

Men har politikerne også den indsigt? Mange politikere — herunder ikke mindst regeringen, men også mange sundhedsordførere — har flittigt fortalt en historie om, hvordan deres indgreb og visdom redde Danmark fra en katastrofe. I Aarhus førte nogle få ekstra smittede for nylig omgående til nye forbud og påbud, der kom som en tyv om natten.

Hvordan reagerer disse politikere, hvis/når dødstallene begynder at stige?

Så siden jeg kiggede på tallene, har mine tanker derfor kredset om disse to ting:

1. Hvordan vil politikerne reagere, hvis/når dødstallene begynder at stige?
2. Hvordan beskytter jeg mig selv og min familie mod politikernes reaktion.

Måske er det tid til at booke en hytte i Sverige, hvor hele familien — uden statens viden — kan samles for at fejre julen. Om så det bliver vores sidste jul sammen.

Disse variationer af SIR-modellerne er interessante, fordi de giver alternative (eller måske supplerende) forklaringer til nedlukningerne som forklaringen på, at vi har set ekstremt forskellige udviklinger i smittede og antal døde i forskellige dele af verden. Med andre ord – hvordan forklarer vi dette:

Det er dette spørgsmål, som Alberto Bisin og Andrea Moro kigger på i ”Learning Epidemiology by Doing: The Empirical Implications of a Spatial Sir Model with Behavioral Responses” (kan hentes her).

De kigger på en “Spatial-SIR model” – dvs. en SIR-model, hvor mennesker kan bo forskellige steder med forskellige karakteristika. I modellen placeres menneskerne i et 2-dimensionel rum (altså lidt som jordens overflade), og kun hvis de kommer tæt på en smitte person, har de en risiko for selv at blive smittet (i modsætning til den simple SIR-model, hvor det implicit antages, at en smittet altid er i nærheden af et gennemsnit af populationen). I Bisin & Moros model flytter menneskerne sig dagligt til et nyt sted, hvorved der sker en spredning af smitten. Det kan illustreres med denne video fra en af forfatterne.

En “spatial-SIR-model” adskiller sig fra en simpel SIR-model på to måder: 1) den adskiller sandsynligheden for, at en smittet smitter en anden, fra antallet af kontakter, og 2) kontakterne opstår når folk bevæger sig rundt. Derfor er mødet mellem en smittet og en person modtagelig for smitte ikke tilfældig (som nævnt ovenfor, antager SIR-modellen implicit, at man altid møder et gennemsnit af befolkningen).

Det har betydning for resultaterne. I en simpel SIR-model kan man øge antallet af kontakter og reducere risikoen for smitteoverførsel tilsvarende – og intet ændrer sig, fordi de to effekter går ud mod hinanden. I en “spatial-SIR-model” vil der derimod opstå betydelige ændringer gennem lokal flokimmunitet. Hvis antallet af kontakter er lavt, vil den lokale flokimmunitet opstå hyppigere, end hvis antallet af kontakter er højt.

Effekten er betydelig, hvilket nedenstående figur viser. Figuren viser også (gul stiplet vs. grøn), at det er den ikke-tilfældige spredning af smitten (mennesker møder ikke tilfældige personer i populationen, men personer der er i nærheden af dem selv), der driver forskellen

Dette har et par ret bemærkelsesværdige implikationer for, hvordan smitten spredes afhængig af befolkningstæthed og størrelse af området (fx byen, hvor smitten spredes).

Størrelsen betyder noget. Jo større byen er, jo lavere bliver peak smittede (i andel af befolkningen) ved en given befolkningstæthed. Det skyldes, at de mange lokale flokimmuniteter bremser spredningen af virus. Det ses i figuren til venstre. Figuren til højre viser den simple SIR-model, og her er peak den samme uanset byens størrelse.

Befolkningstætheden betyder noget. Jo højere befolkningstætheden er, jo højere bliver peak.  Det skyldes, at lokal flokimmunitet begrænser spredningen af virus i en by med lav befolkningstæthed. Figuren nedenfor viser to cases (benchmark og 1/6*6), der ville give præcis same udvikling i en simple SIR-model. Men selv hvis virus er seks gange mere smitsom, vil spredningen i en “spatial-SIR-model“ altså blive langsommere i en by, hvor befolkningstætheden kun er 1/6.

Det betyder, at forskelle i befolkningstætheden er ekstremt vigtigt for at forstå en virus spredning. Men også, at det er alt for forsimplet at se på lande som helhed.

Ovenfor blev befolkningstæthed og smitsomheden ændret samtidig, for at få en konstant udvikling i en simpel SIR-mode. Hvis man kun ændrer på befolkningstætheden, men holder smitsomheden konstant, bliver forskellen meget udtalt. Dette er vist i figuren nedenfor. En halvering af befolkningstætheden i forhold til baseline reducerer både peak og antal smittede dramatisk.

Forfatterne ser også på betydningen af adfærd. De bruger samme tilgang som Otto: Er smitten udbredt, holder folk sig hjemme. De får – globalt set – ikke samme flade kurve som Otto, fordi adfærden påvirkes af den lokale smittespredning og ikke den lokale. Vi har bl.a. set denne adfærd i Danmark, da et nordjysk gymnasium midt i maj ville holde morgenmad for 250 elever, fordi det det var ” nemmere at finde ti veganere i Nordjylland, end én med corona”. Mennesker reagerer altså på den lokale smitte – ikke den nationale/globale (hvilket er utroligt rationelt). Effekten af adfærd er ikke desto mindre stadig markant, jf. nedenstående figur.

Det er i øvrigt værd at bemærke, at befolkningstætheden – som modelleret her — ikke kun er et spørgsmål om, hvor mange der bor pr. kvadratkilometer. Den skal opfattes mere subtilt og inkluderer fx også, hvor sociale vi er og hvordan vi omgås. Det kan derfor være en væsentlig forklaring på, hvorfor kulturelle forskelle synes at betyde noget (Christian beskriver forskelle internt i Schweiz her). Det betyder, at ”befolkningstætheden” (og dermed smittespredningen) blandt reserverede københavnere kan være langt mindre end blandt de ”varme” italienere i Bergamo.

Hvad kan vi så bruge det til? Måske viser alt det her blot, at der er ekstremt stor forskel på, hvad den bedste politik i forhold til smittespredningen er, afhængig af kultur, geografi, årstid, smittetryk osv. Det er i sådan et tilfælde, at man med fordel kan læse Hayeks nobeltale ”The Pretence of Knowledge” og spørge sig selv, om der overhovedet findes en central politik, som kan gøre det bedre end den frivillige spontane orden trods ”markedsfejlen” (vi tænker oftest på markedsfejlen som et for lille hensyn til andres smitterisiko, hvilket trækker i retning af for megen smitte i samfundet, men markedsfejlen dækker faktisk også over, at man tager for lille hensyn til, at ens egen smitte (og efterfølgende immunitet) er en gevinst for andre, hvilket trækker i retning af for lav smitte blandt unge og raske).

Jeg tvivler personligt stærkt på, at statslig regulering kan gøre det bedre. Ikke blot er det ekstremt svært at vurdere, hvad reguleringen skal være selv hvis alt kunne lade sig gøre (hvem skal beskattes, og hvem skal subsidieres?). I praksis vil mange ting ikke kunne lade sig gøre, og man vil derfor skulle tage inferiør regulering i brug (nedlukning af brancher, afstandskrav mv.) og dertil kommer politikfejlene (varetagelse af interessegrupper).

PS: Rationel adfærd kræver, at man kender det lokale smittetryk. Det understreger vigtigheden at informere under en pandemi. Der er mange interessante måder at opnå dette på – fx kan information om smittespredningen lokalt opnås ved at teste kloakvand. Desværre har fokus fra regeringen og folketinget fra starten været på statsløsningen, og derfor har man i mine øjne i høj grad overset fordelene ved at lade civilsamfundet løse en stor del af problemerne.

PPS: Indlægget er stærkt inspireret af denne twittertråd fra en af forfatterne: https://twitter.com/andreamoro/status/1275914553138782214

Min gennemgang viste, at der havde været 133 måneder siden krigen, hvor antallet af døde pr. 100.000 indbyggere havde været højere end april 2020 med ”svenske tilstande”. Og at COVID-19 ikke var i nærheden af at være lige så dødelig som december 1993 og december 1995, hvor influenzaen tog livet af tusinder af danskere.

Da jeg skrev indlægget, tænkte jeg, at det første jeg ville møde fra dem, der bakker op om nedlukningen, ville være udsagn a’la ”Ja, italienske tilstande! Men det kunne nemt være endt som Lombardiet, hvis ikke regeringen havde grebet ind. Det er Lombardiet, du skal sammenligne med!” Og reaktionen er da også kommet flere steder, så lad os se på, hvad lombardiske tilstande (eller sågar New York City-tilstande – for det er vel næste skridt) ville betyde for vores rangliste over de dødeligste måneder siden krigen.

Men før vi ser på tallene, så lad os for en kort stund forestille os, at vi kunne tage en tidsmaskine tilbage til 2019 og spørge folk på gaden dengang om, hvor slem en epidemi skulle være i forhold til 1993-epidemien, før man skulle lukke samfundet ned. Sundhedsstyrelsen placerede som bekendt COVID-19 på liste B over smitsomme sygdomme, og kunne derfor – som flere medier har påpeget – ikke anbefale en nedlukning af samfundet. Men hvad havde “folk på gaden” sagt? At den skulle være 5 gange så slem som influenzaen i 1993? 20 gange så slem?  100 gange så slem? Sammenligner vi med dødeligheden for kopper eller ebola, som er på Sundhedsstyrelsens liste A, så taler vi nok nærmere om, at de er 100 eller 500 gange så farlige. Hvad folk havde svaret, finder vi aldrig ud af, men at det havde været høje tal, er der nok ikke nogen tvivl om.

Det er også interessant at tænke lidt over, hvordan vi havde reageret i Danmark, hvis Sverige var blevet ramt af COVID-19 før Italien. Hvis svenske plejehjemsbeboere var døde, mens store dele af resten af samfundet var kørt videre, havde vi så lukket ned, selvom det gik galt i Italien (undskyld: Lombardiet!)? Eller havde vi tænkt, at så mange ting jo er anderledes i Italien, og at svenskerne havde fat i den lange ende ift. en dansk strategi?

Det er spekulationer. Men det er spekulationer, der er interessante at forholde sig til, når vi diskuterer, hvor dødelig COVID-19 er. Om den er 2, 5 eller måske hele 10 gange så farlig som influenza er i mine øjne mindre vigtigt i forhold til det centrale spørgsmål: Kan man forsvare den hårdhændede behandling, borgerne i Danmark har fået af magthaverne under COVID-pandemien (tænk blot på kvinden, der fik en bøde for at være på legeplads på Islands Brygge med sine børn).

Nå. Det var indledningen. Lad os vende tilbage til data. I nedenstående figur har jeg – udover svenske og italienske tilstande – tilføjet lombardiske og NYC-tilstande. Som det fremgår, så var der døde lidt flere end i 1993 og 1995, hvis vi havde haft lombardiske tilstande. Og en hel del flere, hvis vi havde haft et forløb som NYC, hvor ca. 25% af befolkningen har været smittet. (Man kan sikkert snævre endnu mere ind på et konkret område, og få tallene gjort endnu værre, men der stopper legen altså!).

Umiddelbart ser lombardiske tilstande ikke voldsomme ud i forhold til epidemien i 1993, men her skal man huske, at det ikke er nok at se på de umiddelbare tal. Pga. udvikling i demografi, lægevidenskab mv., ændrer den naturlige dødelighed sig over tid. Så i stedet må vi se på overdødeligheden. Det har jeg gjort i nedenstående figur, hvor jeg har normaliseret alle perioder i forhold til den gennemsnitlige dødelighed i de fem forudgående år og derefter beregnet den absolutte overdødeligheden. Figuren viser, at overdødeligheden i 1993 var 41% i 1993, mens den ville have været henholdsvis 97% og 180% med “lombardiske tilstande” eller “NYC-tilstande”. Altså henholdsvis 2,3 og 4,4 gange så slem som i december 1993.

Her skal man huske på, at jeg antager, at alle, der dør af COVID-19, ikke ville være døde af noget andet i samme måned, hvilket godt kan være problematisk, men at det havde været en ualmindelig slem omgang influenza, hvis vi havde haft NYC-tilstande (og sandsynligvis også lombardiske tilstande), er der ikke nogen tvivl om. Ift. NYC er det i øvrigt værd at bemærke, at det er sjældent at en fjerdedel af befolkningen bliver ramt af influenza, så en væsentlig del af overdødeligheden skyldes sandsynligvis, at der er relativt mange, der ikke er immune overfor sygdommen.

Der var en del, der har peget på, at man ikke kan/bør sammenligne Danmark og Sverige, fordi befolkningstætheden er meget forskellig. Argumentet er i mine øjne lidt dovent, fordi man ofte blot dividerer befolkningens størrelse med landets areal og ikke tager højde for, hvor folk rent faktisk bor. På samme måde ville befolkningstætheden i Kongeriget Danmark (altså inkl. Grønland og Færøerne) blive ufattelig lav, selvom alle nok kan se, at det ikke rigtig beskriver, hvor tæt folk rent faktisk bor. Men for at se, om jeg har snydt på vægtskålen, så lad os se på tallene.

Hvis man skal tage argumentet seriøst (og der er trods alt noget om det, selvom det som nævn er for simpelt at se på ét tal), så kan vi afskrive Lombardiet og – i allerhøjeste grad – NYC som sammenlignelige cases. Befolkningstætheden er simpelthen alt for stor ift. Danmark. Danmark ligger derimod tæt på gennemsnittet af Sverige og Italien, og her er det nok (eller bør være) interessant for mange, at overdødeligheden under svenske og italienske tilstande er lavere end i 1993 (og 1995 for den sags skyld) jf. ovenstående figur.

Da folk har det med at grave skyttegrave i den verserende debat, vil jeg gerne endnu engang påpege, at dødeligheden ikke afspejler de samlede omkostninger ved COVID-19-epidemien. Svenskerne har i meget høj grad ændret adfærd for at beskytte sig mod smitte. Og det har en omkostning, selvom de ikke dør. Det, vi i bund og grund diskuterer, er snarere, om statens magtmidler står mål med problemet, og om politikerne samlet set har gjort situationen bedre eller værre.

Min holdning – som jeg bl.a. har underbygget med to af de få (måske er det de eneste) cost benefit-analyser udarbejdet under epidemien – er, at svaret på det sidste spørgsmål er et klart nej. Politikerne har ikke samlet set gjort problemet mindre, men snarere mange gange større (analyserne findes her og her). Og dermed har vi nok også svaret på det første spørgsmål. Statens anvendelse af magt har ikke stået mål med problemet.

Det er én af grundende til, at jeg ret hurtigt var større tilhænger af den svenske tilgang end den danske. Man har stået på ekstrem usikker grund og har været i tvivl om, hvad der har været den rigtige løsning. Og i sådan en situation bør man i højere grad lade det være op til borgene at træffe valg på egne vegne. Staten kan ikke træffe gode valg, når den ikke aner, hvad der foregår, og hvilke præferencer befolkningen har (dette gælder selvfølgelig altid, men nok særligt, når alt er usikkert). Den svenske tilgang er nok ikke optimal, men givet at man har været uforberedte og ikke ved, hvad der foregår, er deres tilgang altså bedre end en tilgang, hvor staten anvender megen magt. Det er egentlig blot det, mine cost benefit-analyser bekræfter.

Jeg har i øvrigt spurgt flere politikere (bl.a. Henrik Dahl og Rasmus Jarlov), om de har set nogen dokumentation for at gevinsterne skulle overstige omkostningerne ved nedlukningen. De har begge svaret nej. Og det er egentlig nok den manglende interesse blandt (borgerlige) politikere generelt for, om gevinsterne med nedlukningen står mål med omkostningerne, der har gjort mig mest bekymret under COVID-19-pandemien…

PS: Her er mine teser fra seneste indlæg for, hvorfor vi er gået så meget i panik under COVID-19-pandemien. Forslag til nye (og bedre?) teser modtages med kyshånd. De fire teser er:

• Mobilkameraer, sociale medier mv. har gjort folk uden for hospitalerne meget mere op-mærksomme på, hvad der sker. I 1993 fandtes disse ting ikke, så da det væltede ind med syge, kom billederne af grædende læger ikke ud til offentligheden. I stedet tog ældre og mere5 / 5erfarne læger fat i dem og forklarede, at sådan var det altså en gang imellem i influenza-sæ-sonerne (se også punkt 4 her).
• COVID-19 er ikke influenza, og pleje- og sundhedssektor har derfor reageret anderledes denne gang end tidligere. Influenzasymptomer er velkendte og da influenzaen raserede på plejehjemmene i 1993 kaldte man familien ind, som holdt den syge i hånden til han/hun ån-dede ud. Sådan dør mange, og gevinsten ved at leve nogle måneder ekstra på hospitalet kan være lille i forhold til at ånde ud sammen med hele familien. Hvis COVID-19 er anderledes og har fået folk til i højere grad at sende de ramte på hospitalerne, er hospitalerne blevet over-svømmet i en grad, der ikke er set tidligere. I stedet for at dø hjemme og på plejehjemmene (decentralt) er de døde på hospitalerne (centralt), hvilket i Italien førte til billeder af lastbiler, der kørte væk fra hospitalerne med lig på ladet.
• COVID-19 var ukendt, og mange var alvorligt bange for følgerne af sygdommen. Det gjaldt ikke i så høj grad Sundhedsstyrelsen og Statens Serum Institut, som de seneste mediehistorier har vist anbefalede en mere svensk tilgang, men for alle os lægmænd var det skræmmende. Og det fik os til — i hvert fald i begyndelsen — at billige nedlukningen på det daværende (of-fentligt tilgængelige) vidensgrundlag.
• Vi overså 1993-epidemien. 1993 havde ikke 1. og 2. ovenfor, og derfor døde mange menne-sker, uden at vi gjorde noget. Vi overså epidemien og missede muligheden for at redde masser af mennesker. Jeg har svært ved at forestille mig, at nogen i Danmark vil mene, at vi skulle have lukket landet ned i 1993, men man kan sagtens forestille sig, at vi dagligt burde have testet plejepersonalet for influenza og have brugt håndsprit og værnemidler i langt større omfang i 1993, end vi gjorde. Det er måske en af læringerne, vi trods alt kan tage med fra COVID-19-pandemien.

Afstemningen blev vundet af klimakrisen med 41% af stemmerne (som nok viser, at Trads undersøgelse ikke er helt repræsentativ), men kan man – ved hjælp af data – svare lidt bedre på spørgsmålet? Der er mange måder at opgøre størrelsen af en krise på, og man vil sikkert få forskellige svar afhængig af hvilken parameter man måler på. Men da alle i disse dage ser ud til at gå op i antal døde, er det det tal, jeg tager udgangspunkt i nedenfor.

Mine datakilder er i første omgang antal døde pr. måned frem til marts 2020 (fra tabel BEV3A i Statistikbanken) og befolkningstal pr. 1. januar (fra tabel HISB3). Nedenstående figur viser resultatet. Bemærk at y-aksen ikke slutter i 0 (for at man bedre kan se udsvingene).

Tabellen nedenfor viser de 10 måneder med de højeste dødsrater. Særligt december 1993 og 1995 stikker ud. Jeg ved ikke med sikkerhed, hvad der skete i de måneder, men i Sverige var der i december 1993 en meget voldsom influenza, så mon ikke det også er forklaringen i Danmark. Poul Nyrup Rasmussen var i øvrigt statsminister under 7 af de 10 dødeligste måneder i Danmark siden 2. verdenskrig uden at lukke landet ned én eneste gang.

Tabel: Top-10 over dødeligste måneder siden 2. Verdenskrig

Det er i øvrigt bemærkelsesværdigt, at Hong Kong-influenzaen i 1969, der gjorde halvdelen af danskerne sengeliggende og betød en overdødelighed på 1.300 personer, ikke rigtig kommer frem i data.

I forhold til at vurdere alvorligheden af coronakrisen er der to problemer med data. For det første går de kun frem til marts 2020, hvor epidemien ikke havde toppet. For det andet greb regeringen ind, hvilket angiveligt (om end der er usikkerhed om dette) reducerede antallet af COVID-19-dødsfald. For at løse dette problem har jeg lavet to beregningsskridt. For det første har jeg estimeret dødstallet i april og maj som henholdsvis 93% og 91% af antallet af døde i marts, hvilket er det historiske gennemsnit for perioden. For det andet har jeg lagt forskellen i antal COVID-19-døde pr. 100.000 indbyggere mellem Danmark og Sverige/Italien til. Dette er naturligvis ikke et perfekt estimat (bl.a. ville nogle af de døde være døde alligevel), men det rækker til at vise min pointe. Den bør for læseren fremgå af nedenstående figur (beklager, at de svenske og italienske tilstande er svære at se, men det er også en del af pointen).

De nye data ændrer (lidt bemærkelsesværdigt) ikke ved top-10 listen over dødelige måneder siden 2. Verdenskrigs afslutning. Ikke engang april, hvor epidemien toppede i Sverige og hvor vi har en hel måned med epidemien på fuld tryk, er i nærheden af at komme ind på top 10.

Tabel: Top-10 over dødeligste måneder siden 2. Verdenskrig (inkl. estimat for marts, april og maj 2020 under ”italienske tilstande” og ”svenske tilstande”).

Med mit estimat ville dødeligheden i Danmark have været 96 døde pr. 100.000 i april med ”Svenske tilstande”, hvilket ville betyde, at april 2020 havde placeret sig på en sølle 134.-plads over de dødeligste måneder siden afslutningen af 2. Verdenskrig (ud af 900 måneder inklusiv alle sommermånederne, der normalt har meget lav dødelighed). ”Italienske tilstande” havde placeret marts på en 72.-plads. Nu varer en pandemi jo ikke kun en måned. Men hvis man kigger på et glidende gennemsnit over de seneste tre måneder, bliver resultatet endnu ”værre” for COVID-19. Så er det med ”svenske tilstande” kun den 305. dødeligste periode siden krigen.

Nedenstående figur viser dødeligheden for 16 udvalgte måneder/perioder:

Havde vi haft svenske eller italienske tilstande, ville dødeligheden have været lidt højere end for gennemsnittet for hele perioden. Men ikke noget i sammenligning med influenzaepidemien i 1993 (og de andre måneder med høj dødelighed, hvor jeg ikke helt ved, hvad der skete – men mon ikke det også er influenza?).

Man skal selvfølgelig være opmærksom på, at en krise ikke kun består af antallet af døde, men også af hvad man gør for at undgå at dø. Det svenske samfund har været relativt åbent, men det har ikke betydet, at der ikke har været TV-indslag i Sverige med psykologer, som udtalte sig om problemerne ved at være isoleret osv. Omkostningerne ved at isolere sig er betydelige (hvilket bl.a. dette studie fra svenske forskere peger på).

Men det er alligevel tankevækkende, at vi ikke har bemærket, at næsten 50% flere døde i december 1993, da influenzaepidemien hærgede, end i april 2020, hvis COVID-19 havde fået lov til at ”hærge under svenske tilstande”. Og hvad skete der egentlig i december 1995 og januar 1990, hvor henholdsvis 40% og 30% flere døde?

Men hvorfor så denne frygt og hårde nedlukning? Vi har jo alle set billederne fra hospitalerne, hvor folk ligger og dør på gangene. Hvorfor reagerer vi anderledes denne gang?

Jeg har fire teser, som potentielt kan forklare forskellen (jeg modtager gerne andre bud). De fire teser er:

• Mobilkameraer, sociale medier mv. har gjort folk uden for hospitalerne meget mere op-mærksomme på, hvad der sker. I 1993 fandtes disse ting ikke, så da det væltede ind med syge, kom billederne af grædende læger ikke ud til offentligheden. I stedet tog ældre og mere5 / 5erfarne læger fat i dem og forklarede, at sådan var det altså en gang imellem i influenza-sæ-sonerne (se også punkt 4 her).
• COVID-19 er ikke influenza, og pleje- og sundhedssektor har derfor reageret anderledes denne gang end tidligere. Influenzasymptomer er velkendte og da influenzaen raserede på plejehjemmene i 1993 kaldte man familien ind, som holdt den syge i hånden til han/hun ån-dede ud. Sådan dør mange, og gevinsten ved at leve nogle måneder ekstra på hospitalet kan være lille i forhold til at ånde ud sammen med hele familien. Hvis COVID-19 er anderledes og har fået folk til i højere grad at sende de ramte på hospitalerne, er hospitalerne blevet over-svømmet i en grad, der ikke er set tidligere. I stedet for at dø hjemme og på plejehjemmene (decentralt) er de døde på hospitalerne (centralt), hvilket i Italien førte til billeder af lastbiler, der kørte væk fra hospitalerne med lig på ladet.
• COVID-19 var ukendt, og mange var alvorligt bange for følgerne af sygdommen. Det gjaldt ikke i så høj grad Sundhedsstyrelsen og Statens Serum Institut, som de seneste mediehistorier har vist anbefalede en mere svensk tilgang, men for alle os lægmænd var det skræmmende. Og det fik os til — i hvert fald i begyndelsen — at billige nedlukningen på det daværende (of-fentligt tilgængelige) vidensgrundlag.
• Vi overså 1993-epidemien. 1993 havde ikke 1. og 2. ovenfor, og derfor døde mange menne-sker, uden at vi gjorde noget. Vi overså epidemien og missede muligheden for at redde masser af mennesker. Jeg har svært ved at forestille mig, at nogen i Danmark vil mene, at vi skulle have lukket landet ned i 1993, men man kan sagtens forestille sig, at vi dagligt burde have testet plejepersonalet for influenza og have brugt håndsprit og værnemidler i langt større omfang i 1993, end vi gjorde. Det er måske en af læringerne, vi trods alt kan tage med fra COVID-19-pandemien.

Ovenstående er teser, og jeg har ikke undersøgt dem endnu. Jeg har ikke engang kvalificeret dem, og hører meget gerne jeres bud på, hvad der er gået galt…

PS: I ovenstående har jeg ikke taget højde for den gennemsnitlige dødelighed. Som man kan se af figurerne, så svinger den lidt over tid, og ser man på et 5-års gennemsnit, går den fra et gennemsnit på 74 til et gennemsnit på 99. Men selv hvis man justerer for denne forskel, kommer COVID-19 med ”svenske tilstande” eller ”italienske tilstande” ikke i nærheden af influenzaepidemierne i 1993 og 1995. Faktisk kommer ”svenske tilstande” ikke engang i top-10, mens ”italienske tilstande” ville ende på 9.-pladsen. December 1993 og december 1995 er – selv når man korrigerer for den gennemsnitlige dødelighed – stadig de dødeligste måneder siden krigen. Så COVID-19 er altså en dræber, men næppe i nærheden af noget, der kan forsvare den massive nedlukning, som Mette Frederiksen har indført. Her virker Poul Nyrups håndtering af epidemierne i 1993 og 1995 meget mere velovervejet.

Men måske er der grund til i højere grad at hæfte sig ved den nedre grænse for Kåre Mølbaks interval. For som jeg tidligere har beskrevet, så er der mange grunde til at tro, at R0 vil falde, jo længere vi kommer hen i en epidemi. Det sker bl.a. som følge af superspredere, som jeg tidligere har omtalt her. Superspredere er personer, der kan smitte hundredvis af personer (som fx bartenderen med fløjten på after-ski stedet Kitzloch kan have gjort). Superspredere har størst risiko for at blive smittet i starten af en epidemi, og derfor vil R0 være højere i starten af epidemien, men falde løbende, efterhånden som flere og flere ”almindelige” mennesker bliver smittet (og supersprederne bliver immune).

Men superspredere er ikke de eneste, der adskiller sig fra gennemsnittet. Det gør de fleste. Supersprederne er bare de mest ekstreme, men der er stadig god grund til at tro, at de fleste ikke vil smitte 2,5 andre, men smitte flere eller færre afhængig af bl.a. hvor sociale de er. I et paper af Reich et al. (2020) modellerer de denne forskel blandt mennesker ved hjælp af en gammafordeling. De viser, at fordelingen af, hvor mange personer hvert enkelt individ smitter, har stor betydning for, hvor stor en andel af befolkningen, der smittes, før en epidemi dør ud pga. flokimmunitet.

Figuren nedenfor viser forløbet af en epidemi for forskellige værdier af gamma i Reich et al. (2020)’s model. Jo lavere gamma, jo mere heterogen er befolkningen. Gamma = 0,4 (rød kurve) giver den eksponentielle kurve, som vi kender fra SIR-modellen, mens gamma = 0,2 (gul kurve) giver et helt anderledes forløb med væsentligt færre smittede samlet set.

Reich et al. (2020) skriver, at “absent direct evidence, in what follows we select gamma=0.2, which makes the degree of the top 0.1 percentile (1/1,000 nodes) equal about 15 times the median degree. We think this is a somewhat reasonable approximation of the true distribution.” Hvorfor de tror det, kommer de ikke nærmere ind på. Jeg synes det lyder lavt, når jeg tænker på mit eget liv før jeg fik børn, hvor fodbold, fester osv. fyldte langt mere end i dag. Men hvis vi tager deres vurdering for gode varer, betyder det, at der samlet set er ca. 30% færre smittede, når epidemien dør ud, end med gamma = 0,4.

HVIS samme faktor kan ganges på resultaterne fra den simple SIR-model, så ender vi faktisk meget tæt på de 40 procent smittede, før vi opnår flokimmunitet, som var i den lave ende af Kåre Mølbaks interval. Er gamma kun 0,1 (så spredningen i social aktivitet er endnu større), opnås flokimmunitet endnu tidligere.

Menneskelig adfærd og incitamenter har selvfølgelig også betydning for R0. Men adfærden er i højere grad med til at sikre, at epidemien ikke løber løbsk (fordi folk passer mere på, hvis der er mange smittede i samfundet) og vi derfor holder os nærmere den grønne end den røde kurve. Derimod påvirker adfærden næppe, hvornår der opstår flokimmunitet, fordi vi alle — før eller siden — vil leve stort set, som før vi lærte at sige COVID-19.

Referencer

Reich, Ofir, Guy Shalev, og Tom Kalvari. 2020. “Modeling COVID-19 on a Network: Super-Spreaders, Testing and Containment”, april, 20. https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.04.30.20081828v1.