As máscaras estão de volta em San Diego, Califórnia, onde o conselho escolar acabou de decretar que os estudantes devem cobrir seus rostos ou serão proibidos de pisar em sala de aula. Não importa que, pelas estatísticas dos CDC [Centros de Controle de Doenças] e pelos números populacionais do Censo, mais de 99,99% das crianças da Califórnia (onde o governador Gavin Newsom impôs máscaras com regularidade) e mais de 99,99% das crianças da Flórida (onde o governador Ron DeSantis deixou as crianças viverem sem máscara) não morreram de Covid — porque não pegaram a doença ou porque pegaram e sobreviveram. Não importa que mais de 99,99% das crianças no país não tenham morrido de Covid, também. E não importa que, mais uma vez, com base em estatísticas dos CDC, maiores de 85 anos tenham mais de duas mil vezes mais chance de morrer de Covid que os menores de 18; e que, de cada 40 crianças em idade escolar (cinco a 17 anos) que morreram durante a era da Covid, só uma dessas mortes tenha envolvido a Covid. Apesar disso tudo, as autoridades escolares decidiram que todas devem usar máscara.
As escolas não estão sozinhas no retorno das máscaras obrigatórias. As forças armadas têm sido uma das instituições mais mascaradas de todas. De cara, a Marinha anunciou que todos, uniformizados ou não, devem usar máscaras em ambientes fechados em suas bases da área de San Diego. Mais ao norte, o sistema público de transporte rápido da área da baía de São Francisco (BART) reimpôs as máscaras. Enquanto isso, muitas universidades pelo país anunciaram que vão exigir máscaras [no retorno das aulas] neste outono.
Tais imposições ignoram o fato de que as máscaras são fisicamente desconfortáveis, dificultam a respiração e comprometem de forma aguda a interação social humana. Mas nada disso importa para os fanáticos das máscaras, que estão convencidos de que os benefícios superam em muito quaisquer custos em potencial. Então, onde estão as provas?
A natureza da adoção das máscaras pelo establishment da saúde pública é capturada perfeitamente em um artigo publicado na última primavera e no ar no site dos Institutos Nacionais de Saúde. O artigo, de autoria de Seán M. Muller, fala de um “fracasso dos estudos clínicos randomizados e controlados (ECRs) de dar evidências em apoio” ao funcionamento das máscaras para reduzir a transmissão viral — uma questão que discuti com delongas no verão passado.
Muller merece crédito por ser mais honesto que a maioria dos defensores das máscaras. Ele aponta que a Organização Mundial da Saúde disse em março de 2020 que “não há evidência” que as máscaras funcionem, e acrescenta que “foi a ausência de efeitos positivos significativos dos ECRs anteriores à pandemia que informou a posição inicial [antimáscaras] da OMS”. Mesmo assim, Muller lamenta que se dependa de ECRs em vez de “raciocínio baseado em mecanismos”. É um termo chique para o uso das próprias faculdades mentais. O raciocínio de Muller o leva a ficar convencido de que as máscaras devem funcionar. Mas é por isso, obviamente, que temos os ECRs: para testar as noções das pessoas a respeito do que funciona ou não.
Muller reconhece que as pessoas “podem transferir material infeccioso ao tocar as suas faces com mãos não esterilizadas para colocar ou retirar a máscara”, mas essa percepção importante não parece afetar as suas conclusões. Em vez disso, ele diz que “o raciocínio baseado em mecanismos dá uma justificação para a postura por fim defendida pela OMS e adotada por muitos países”. Ele admite que a “lógica” que se segue de tal raciocínio “se baseia apenas em uma teoria dos germes bem simples sobre as doenças”. Ainda assim — o que é incrível — ele afirma que tal raciocínio “põe o ônus da prova naqueles que argumentariam contra a recomendação das máscaras”. Assim, mesmo se os ECRs não derem evidências para a alegação de que as máscaras funcionam, mesmo se continuarem a sugerir, pelo contrário, que as máscaras não funcionam, então as autoridades de saúde ainda devem recomendar as máscaras — e provavelmente torná-las obrigatórias — porque a alegação de que elas funcionam parece lógica para alguns.
Essa postura é fundamentalmente anticientífica. Contudo, com efeito captura o pensamento que animou as máscaras obrigatórias por mais de dois anos agora. Esse tipo de pensamento continua mesmo apesar da notável similaridade nos resultados de testes da Covid (como detalhou John Tierney) entre Estados com ou sem máscaras obrigatórias, e entre países com ou sem máscaras obrigatórias, que sugere fortemente que as máscaras não funcionam — como indicaram os ECRs.
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A solitária e frágil canoa furada científica que sustenta os defensores das máscaras, ao menos em termos de ECRs, é um estudo recente de Bangladesh. Publicado bem depois de um ano depois que os CDC e outros já tinham abraçado as máscaras com entusiasmo, o estudo alegou ter achado benefícios estatisticamente significativos do uso de máscaras cirúrgicas. O primeiro autor listado nesse estudo, o professor de economia de Yale Jason Abaluck, opinou publicamente no debate das máscaras antes que o estudo fosse a campo. Nos primeiros dias da Covid, ele opinou que tanto o governo federal quanto os governos estaduais deveriam fornecer máscaras grátis e talvez aplicar multas naqueles que se recusassem a usá-las. Para o pesar dos defensores das máscaras, as diferenças muito pequenas que o estudo encontrou e a metodologia questionável em que se basearam aqueles resultados deram pouco apoio científico a mais para o uso de máscaras que o raciocínio baseado em mecanismos.
O ECR de Bangladesh descobriu que 1.086 pessoas no grupo com máscaras do estudo e 1.106 pessoas no grupo controle [sem máscaras] pegaram Covid. Incrivelmente, esses números não vieram dos autores do estudo — embora sejam esses números que respondem à principal pergunta de que tratava o estudo. Em vez disso, Ben Recht, um professor de engenharia elétrica e ciência da computação da Universidade da Califórnia em Berkeley, computou esses números dos que realmente foram liberados pelos autores, e Abaluck depois confirmou o cálculo de Recht de uma diferença de 20 pessoas entre os dois grupos.
Essa diferença de 20 pessoas (em meio a mais de 300 mil participantes) significava que cerca de uma a cada 132 pessoas pegou Covid no grupo controle, contra uma a cada 147 no grupo das máscaras. Isso equivale a 0,76% das pessoas do grupo controle e 0,68% das pessoas no grupo das máscaras pegando Covid — uma diferença de 0,08 pontos percentuais que os autores preferem descrever como uma redução de 9%. Abaluck e colegas também descrevem seu estudo em termos de ele ter dado “evidências claras” de que as máscaras cirúrgicas funcionam — apesar do alegado benefício dessas máscaras ter se registrado estatisticamente significativo somente depois de os pesquisadores terem “ajustado” a fração de quantas pessoas pegaram Covid em cada grupo pela adição de “controles de base” cuja natureza eles não descrevem com transparência. (Esse ajuste, no entanto — e seu papel para atingir a significância estatística — é posto às claras.)
Essa diferença relatada de 0,08 ponto percentual passou no teste da significância estatística somente por causa do gigantesco tamanho amostral alegado pelos autores, que permitiu que diferenças pequenas fossem significativas em vez de serem atribuíveis ao acaso. Está longe de claro, no entanto, que esse estudo pudesse realmente produzir tal precisão.
Imagine se os pesquisadores dividissem ao acaso 340 mil indivíduos, não importa onde vivessem, entre um grupo com máscara (179 mil pessoas) ou um grupo controle sem máscara (os outros 170 mil). Presumir-se-ia que essa divisão ao acaso teria como resultado os grupos serem bastante similares. Isso é parte da essência do ECR — se você distribuir as pessoas ao acaso para um grupo ou outro, os dois grupos vão acabar sendo essencialmente similares simplesmente pelo acaso. Seria muito diferente, no entanto, distribuir cidades inteiras de 170 mil habitantes em dois grupos, com cada habitante de uma mesma cidade indo para o mesmo grupo. Nesse caso, não ficaria claro se quaisquer diferenças em potencial nos resultados seriam devidas à intervenção (no caso, máscaras) ou a diferenças entre as cidades (em taxas de exposição ao vírus, normas culturais etc.).
A abordagem do estudo de Bangladesh está em algum lugar entre esses dois cenários. Os pesquisadores distribuíram 300 vilas para o grupo das máscaras (no qual o uso de máscaras foi encorajado) e 300 vilas com características similares para o grupo controle sem máscaras (no qual o uso de máscaras não foi encorajado). Todo habitante de uma dada vila foi posto no mesmo grupo. Como resultado, diz Recht, “apesar do tamanho amostral parecer enorme (340 mil indivíduos), o número efetivo de amostras foi só 600 por causa do tratamento aplicado às vilas individuais”.
Entretanto, os pesquisadores não analisaram as descobertas no nível das vilas. Em vez disso, eles analisaram como se tivessem distribuído ao acaso 340 mil indivíduos para o grupo das máscaras e o grupo controle. Recht diz que, pela razão de “os resultados individuais não serem independentes” e “os resultados dentro de uma vila serem correlacionados”, analisar o estudo dessa maneira é “com certeza errado”. Em outras palavras, quando os indivíduos são distribuídos ao acaso para um grupo ou outro em um ECR, o resultado de uma pessoa não deveria afetar o de outra — mas isso dificilmente é o caso quando se analisam os efeitos de um vírus altamente contagioso entre as pessoas vivendo na mesma vila, todas as quais foram distribuídas para o mesmo grupo. Em termos leigos, toda vez que se arremessa um dado, isso deveria ser algo independente e não deveria afetar os arremessos subsequentes. Mas no estudo de Bangladesh, cada arremesso de dado de fato alterou os arremessos posteriores.
Recht cita um ECR mais antigo sobre as máscaras (que eu discuti em meu texto de 2021) que fez ajustes para tal correlação — isto é, fez ajuste para o fato de que o resultado de uma pessoa poderia influenciar o de outra. Embora aquele ECR mais antigo tenha distribuído ao acaso famílias em vez de vilas para um grupo em particular, a correlação ainda é presumida e ajustes para ela são feitos. O estudo de Bangladesh, que tinha uma correlação bem maior, presumiu que não havia nenhuma. Ajustando para a correlação, Recht descobriu que o estudo de Bangladesh não mostrava nenhum benefício estatisticamente significativo para as máscaras.
O perigo de fingir que se distribuiu ao acaso 340 mil indivíduos é que tamanhos amostrais enormes — que sugerem grande precisão — permitem que pequenas diferenças sejam estatisticamente significativas, já que há uma menor probabilidade de elas refletirem eventos do mero acaso. Não há problema nisso se um teste é de fato tão preciso, mas há problema se está inflando o tamanho amostral por um fator de mais de 500 (600 versus 340 mil) — ou até por um fator de cinco. Tal panorama tem o risco de produzir resultados “estatisticamente significativos” que são só um fruto do puro acaso. É exatamente isso o que parece ter acontecido no estudo de Bangladesh.
A imprensa tradicional alardeou esse estudo como se confirmasse que as máscaras cirúrgicas funcionam e sugerisse que as máscaras de tecido (que, no geral, não mostraram um benefício estatisticamente significativo) talvez devessem ser abandonadas. Mas as verdadeiras descobertas do estudo foram mais interessantes. Ele não encontrou nenhuma evidência estatisticamente significativa de que as máscaras funcionam para pessoas com menos de 40 anos. Para maiores de 40, no entanto, ele mostrou evidências estatisticamente significativas de que as máscaras de tecido funcionam, mas nenhuma evidência correspondente para a poiar o uso de máscaras cirúrgicas. Para maiores de 50 anos, o estudo encontrou evidências estatisticamente significativas de que as máscaras cirúrgicas funcionam, mas nenhuma evidência correspondente para apoiar o uso de máscaras de tecido. Para complicar ainda mais as coisas, os pesquisadores distribuíram máscaras de tecido vermelhas e roxas. Recht, citando os dados do estudo que os autores não incluíram no manuscrito ou nas tabelas, conta que, com base no método de análise do estudo, “máscaras de tecido roxas não fizeram nada, mas as máscaras vermelhas ‘funcionam’.” Ele acrescenta que “De fato, as máscaras vermelhas foram mais eficientes que as máscaras cirúrgicas!” Quando um estudo começa a produzir descobertas desse tipo, seus resultados começam a parecer ruído aleatório.
Além disso, já que houve só 20 casos de Covid a menos no grupo com máscaras que no grupo controle sem máscaras, a maior parte da diferença entre a taxa de 0,68% de Covid no primeiro e 0,76% no segundo foi devido às diferenças nos tamanhos de dois grupos que supostamente tinham o mesmo tamanho. Os pesquisadores omitiram de sua análise milhares de pessoas — desproporcionalmente no grupo controle — que eles não conseguiram contactar. Maria Chikina, da Universidade de Pittsburgh; Wesley Pegden, da Carnegie Mellon; e Recht descobriram que a “equipe de trabalhadores não-cegados” de estudo — ou seja, que sabiam quais participantes foram distribuídos para quais grupos — “abordaram” os participantes do grupo das máscaras a taxas muito mais altas que aqueles do grupo controle. Na verdade, Chikina, Pegden e Recht dizem que “a principal diferença significativa” que levou a um “desequilíbrio” entre os grupos foi por causa do “comportamento da equipe do estudo”.
Sob o princípio da “intenção de tratar”, todas as pessoas originalmente distribuídas ao acaso para cada grupo deveriam ter sido incluídas na análise, caso tenham sido contactadas ou não pela equipe. Eric McCoy, um médico da Universidade da Califórnia em Irvine, explica que a análise com intenção de tratar “preserva os benefícios da randomização, o que não se pode presumir quando se usa outros métodos de análise”. Em concordância com McCoy, Recht diz que “para os especialistas em estatística médica, o princípio da intenção de tratar diz que os indivíduos inalcançáveis ou que se recusam a responder devem ser incluídos no estudo. Omiti-los invalida o estudo”. Todavia, foi exatamente isso o que os autores do estudo de Bangladesh fizeram. Quando Chikina, Pegden e Recht investigaram os resultados do estudo usando a análise com intenção de tratar, eles não encontraram nenhuma diferença estatisticamente significativa entre o número de pessoas que pegaram Covid no grupo com máscara e o número que pegou no grupo controle.
Dessa forma, para mostrar um benefício estatisticamente significativo das máscaras, o estudo de Bangladesh teve que se afastar da análise com intenção de tratar e também tratar 340 mil pessoas que não foram distribuídas para um grupo indivíduo a indivíduo como se tivessem sido. Fazer só uma dessas coisas já teria falhado em produzir um resultado estatisticamente significativo.
Além disso, o estudo deixou muito claro que era pró-máscaras, lançando uma campanha aberta para convencer as pessoas em metade das vilas a usá-las. Os pesquisadores descobriram que o distanciamento físico foi 21% maior nas vilas com máscaras que nas vilas controle, o que turva os esforços de distinguir entre os efeitos das máscaras e do distanciamento. O estudo também deu incentivos financeiros para algumas pessoas, abrindo a possibilidade de, dado que os participantes e a equipe sabiam em qual grupo cada pessoa estava, alguns participantes poderiam ter tido a intenção de dar respostas que agradassem aos pesquisadores (e só aqueles que relataram sintomas com suspeita de Covid fizeram o teste de anticorpos). Por fim, o estudo não testou quantas pessoas já tinham antes anticorpos para Covid, mesmo que suas principais descobertas sobre as máscaras tenham tomado por base quantas pessoas tiveram anticorpos para Covid depois. Isso equivale a determinar se uma família comprou manteiga durante a sua última visita ao supermercado checando se há manteiga na geladeira.
Em suma, os achados do estudo de Bangladesh mostram diferenças minúsculas em quantas pessoas pegaram Covid nos grupos com e sem máscara (controle), e essas diferenças minúsculas foram registradas como estatisticamente significativas só mediante várias escolhas metodológicas questionáveis. Os pesquisadores do estudo conduziram a sua análise como se eles tivessem dividido ao acaso 340 mil indivíduos entre o grupo com máscara e o controle, quando na verdade eles só tinham distribuído ao acaso 600 vilas. Eles também se desviaram da análise com intenção de tratamento, uma decisão sem a qual eles não teriam mostrado significância estatística mesmo com base nesse tamanho amostral inflado. Eles só ajustaram a razão entre casos de Covid entre o grupo com e sem máscara pela adição de controles de base que não foram bem explicados — sem os quais as máscaras cirúrgicas não teriam se revelado no teste benéficas com significância estatística. E eles basearam suas principais descobertas na possibilidade de as pessoas terem desenvolvido anticorpos contra Covid no fim do estudo, sem ter testado se eles já os tinham adquirido antes do começo do estudo.
Apesar de tudo isso, os CDC usam favoravelmente como referência esse estudo e o chamam de “bem desenhado”. E até antes de a empreitada ter passado pela revisão por pares e ter sido publicada como um estudo oficial, Abaluck proclamou que “acho que isso deve encerrar qualquer debate científico sobre a eficácia das máscaras”.
Lembre-se que não há qualquer base para selecionar os resultados do estudo de Bangladesh. Se o estudo convence as pessoas de que as máscaras funcionam, então ele deveria convencê-las também que os quarentões devem usar máscaras de tecido (só as vermelhas, não as roxas!) e depois mudar para as máscaras cirúrgicas quando se tornarem cinquentões. Todas essas descobertas estatisticamente significativas resultada do mesmo abandono da análise com intenção de tratar e da mesma determinação a analisar 340 mil pessoas como se elas tivessem sido distribuídas ao acaso para um grupo individualmente, quando na verdade elas foram amontoadas com o resto de suas vilas. Para expressar em termos leigos: se entra lixo, sai lixo.
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As melhores evidências científicas continuam a sugerir que as máscaras não funcionam. Enquanto isso, o establishment da saúde pública continua a ignorar as evidências. As autoridades da saúde pública também continuam quase completamente cegas para os efeitos profundamente adversos das máscaras sobre a interação humana e a qualidade de vida. Ver a cara dos outros e mostrar a própria é o coração da vida social humana. Nas palavras do filósofo político Pierre Manent, “apresentar visivelmente uma recusa a ser visto é uma agressão contínua contra a coexistência humana”.
Usar o poder do governo para impedir os indivíduos de mostrar suas faces aos outros é algo ainda pior: é um ataque contínuo à liberdade humana. De fato, como diz Manent, “a visibilidade da face é uma das condições fundamentais da sociabilidade, da consciência [mútua] que é anterior a quaisquer declarações de direitos e lhes é condicional”. É possível que a única coisa pior que negar os direitos de homens e mulheres livres é perseguir as suas crianças.
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Jeffrey H. Anderson é presidente da American Main Street Initiative, um think tank para americanos comuns, e serviu como diretor do Bureau de Estatísticas de Justiça no Departamento de Justiça dos Estados Unidos de 2017 a 2021.
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