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Contra CDC, il mascheramento scolastico non ha tenuto i bambini a scuola

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Uno dei motivi per cui ci è stato detto che le maschere erano essenziali per i bambini delle scuole quest'anno era che le maschere avrebbero ridotto la probabilità di chiusura delle scuole, riducendo l'incidenza delle malattie. Sfortunatamente, come tanto ha promesso il CDC, si rivela vero il contrario.

I bambini nei distretti mascherati hanno sperimentato, in media, 4 volte il numero di giorni di apprendimento interrotti rispetto a quelli nei distretti con maschera opzionale (Figura 1). Avevano anche gli stessi distretti Tassi di casi 2.5 volte superiori nello stesso periodo come abbiamo dimostrato nell'analisi pubblicata il 9 marzo 2022.

Figure 1

Fonte: dati settimanali sulle politiche delle mascherine per i primi 500 distretti scolastici e chiusure scolastiche raccolti da www.burbio.com. Analisi di Emilia BurnsJosh StevensonPhil Kerpen.

Questo risultato è importante quanto lo era previsto. Il CDC ha promesso che qualsiasi danno potenziale (e volontariamente ignorato) potrebbe derivare ai bambini da due anni interi di mascheramento forzato, devono essere messi a rischio, a causa della maggiore sicurezza e istruzione che il mascheramento garantirebbe. Nessuna delle due affermazioni ha finito per essere vera. Come abbiamo dimostrato nella nostra analisi del 9 marzo, durante il picco di gennaio dell'onda omicron, i distretti mascherati avevano tassi di casi 2.5 volte superiori rispetto ai distretti non mascherati. Eppure, nello stesso periodo, come abbiamo visto nella Figura 1 sopra, quelle stesse scuole hanno sperimentato tassi più di 4 volte più alti di interruzioni scolastiche—tassi di interruzione significativamente più elevati anche rispetto ai loro aumenti nei tassi di casi. 

Figure 2

Gennaio, quando l'ondata di omicron ha raggiunto il picco, naturalmente, ha visto i più alti tassi di chiusura delle scuole. Praticamente tutte le chiusure scolastiche di febbraio sono state tra le scuole mascherate. 

Figure 3 e 4

Fonte: dati settimanali sulle politiche delle mascherine per i primi 500 distretti scolastici e chiusure scolastiche raccolti da www.burbio.com. Analisi di Emilia BurnsJosh StevensonPhil Kerpen. Questo grafico proviene dalla terza scheda della dashboard collegata.

Tra i primi 500 distretti scolastici (che rappresentano il 40% degli scolari della nazione), il 35% dei bambini nelle scuole con mascherina ha subito interruzioni scolastiche, mentre solo l'11% dei bambini nelle scuole senza mascherina/maschera facoltativa ha subito tali interruzioni. Inoltre, tali interruzioni sono state più lunghe, con le scuole con obbligo di maschera che hanno subito una chiusura media di 4.74 giorni rispetto a 3.39 per la maschera opzionale. 

Figure 5

Fonte: dati settimanali sulle politiche delle mascherine per i primi 500 distretti scolastici e chiusure scolastiche raccolti da www.burbio.com. Analisi di Emilia BurnsJosh StevensonPhil Kerpen. Questo grafico proviene dalla seconda scheda della dashboard collegata.

Più avanti, discuterò perché questi risultati non sono sorprendenti. Ma prima di farlo, devo riconoscerlo in qualche modo sono sorprendente. La ragione di questi risultati sono sorprendente è che nell'agosto del 2021, nel tentativo di “incoraggiare” il mascheramento scolastico, il CDC abbia cambiato la definizione di stretto contatto. Dopo il cambiamento, una persona non era considerata un contatto stretto se entrambe le persone erano mascherate.

Ciò ha esercitato un'incredibile pressione sulle scuole affinché rendessero obbligatorio il mascheramento, perché consentiva ai bambini che erano (per qualsiasi definizione reale) contatti stretti non essere testati, e quindi essere in grado di rimanere a scuola, anche se potrebbero effettivamente essere infettati. Questa politica garantiva che i genitori nelle scuole con maschera opzionale sarebbero tenuti a testare i propri figli a tassi molto più elevati, a causa di regole di esposizione più inclusive per queste impostazioni.

Per mettere questo in prospettiva, sulla base delle revisioni di agosto del CDC alla definizione di stretto contatto, nessuna degli insegnanti o studenti esposti in questo studio CDC di febbraio 2021, sarebbero stati chiamati a fare un test, perché a scuola era richiesto il mascheramento e non sarebbero stati considerati contatti stretti. (Lo studio rileva che "l'uso inadeguato della maschera" è stato osservato nei gruppi A, C, E, G e I, ma è improbabile che, secondo la nuova definizione, una scuola oserebbe dire ai genitori che i loro figli mascherati erano ancora verrà rimandato a casa in quarantena per 10 giorni, per uso “inadeguato” della mascherina.)

Figura 6, estratto dallo studio CDC

Pertanto, nonostante la definizione del CDC di uno stretto contatto che favorisca le scuole mascherate in termini di richiedere meno test, le scuole mascherate ancora ha registrato tassi di interruzione più elevati rispetto alle scuole con maschera opzionale/senza maschera. Oltre a ciò, hanno visto tassi di interruzione più elevati ancherispetto ai loro tassi di casi più elevati. 

Questo ci dice che c'è qualcos'altro al lavoro. Che cos'è? La variazione mensile dei tassi di casi nei distretti con maschera opzionale rispetto a quella obbligatoria riflette probabilmente le differenze di stagionalità. Gli stati del sud, che hanno maggiori probabilità di avere la maschera opzionale, hanno due stagioni COVID più piccole, una estiva e una invernale, dove è più probabile che gli stati che richiedono la maschera si trovino nelle aree settentrionali, che sperimentano una stagione estiva molto più piccola e una più ampia stagione invernale (e una piccola stagione di spalla primaverile, che stiamo appena entrando). Eppure anche in questo caso, come notato sopra, la differenza nei tassi di casi osservati è inferiore (2.5 volte superiore) rispetto alla differenza nei tassi di interruzione della scuola (4 volte superiore). 

Né è la risposta tassi di vaccinazione. Gli stati in cui le scuole avevano maggiori probabilità di avere distretti facoltativi per la maschera sono anche quelli che hanno tassi di vaccinazione più bassi. La differenza è particolarmente evidente tra i bambini in età scolare (faremo un'analisi successiva che mostrerà l'esatta relazione).

Quindi, cos'è? 

Credo che la colpa sia del mito del controllo, di cui le maschere sono la più potente manifestazione esteriore. Ecco perché dico che questo non è un risultato sorprendente. 

In un'analisi che ho eseguito l'anno scorso, la correlazione di gran lunga più forte con i tassi di mascheramento era lo scarso accesso all'istruzione di persona (l'altra era la disoccupazione - i decessi per COVID non erano collegati - né lo erano i casi come è stato dimostrato in questo articolo sottoposto a revisione paritaria).

Figure 7

L'immagine nella figura 8 di seguito (che si collega a una dashboard interattiva), mostra il numero medio di settimane scolastiche a tempo pieno offerte di persona ai bambini di ogni stato durante l'anno scolastico 2020/21. Gli stati in cui il mito del controllo era più pervasivo hanno visto tassi di apprendimento di persona incredibilmente più bassi. Maryland e Washington, entrambi con quasi il 100% di conformità al mascheramento l'anno scorso, hanno consegnato solo 2 settimane intere di istruzione a tempo pieno e di persona per bambino, rispetto alla Florida, dove ai bambini sono state offerte 40 settimane intere di tempo pieno, in -istruzione della persona. Alle Hawaii, la mecca della maschera, del mandato e del controllo generale, il bambino medio ha ricevuto zero settimane di istruzione di persona a tempo pieno. 

Figure 8  (collegato alla dashboard interattiva)

Fonte: www.burbio.com, basato sulle modalità di apprendimento settimanale per tutti i distretti scolastici statunitensi. 

Pertanto, abbiamo già visto questo modello in precedenza, il modello in cui il livello degli sforzi di mitigazione non è correlato alla diminuzione della malattia, ma piuttosto alla diminuzione dell'accesso all'istruzione di persona. Fortunatamente quest'anno, le differenze sono minori e l'entità della perdita minore. Ma la lezione rimane: più mascherine, uguale meno scuola (e, paradossalmente, ma probabilmente non causalmente, più COVID). 

Dati e metodi

I dati sulle politiche delle mascherine settimanali per i primi 500 distretti scolastici sono stati acquistati da burbio.com. È stato inoltre effettuato l'accesso ai dati del tracker delle chiusure delle scuole di Burbio.com. Sono stati inclusi solo i distretti per i quali era disponibile la politica delle maschere, ovvero i primi 500 distretti (che rappresentano il 40% degli studenti delle scuole pubbliche statunitensi). Per ogni chiusura della scuola è stato utilizzato lo stato della polizza mascherine in essere nella settimana precedente la chiusura. Ciò garantisce che le chiusure riflettano la politica sulle maschere in vigore all'epoca, sebbene nella maggior parte dei distretti ci siano stati pochissimi movimenti sulla politica delle maschere nel corso di questo periodo. Per ogni chiusura, il numero di bambini interessati è stato moltiplicato per il numero di giorni di chiusura. Questi sono stati poi aggregati secondo il tipo di maschera-policy in essere al momento della chiusura. Il denominatore, giorni di apprendimento degli studenti per polizza maschera, è stato calcolato moltiplicando il numero di bambini in ogni distretto per tipo di polizza e per il numero di giorni.

Ulteriori descrizioni dei metodi sono accessibili nella quarta scheda del cruscotto

Se desideri discutere ulteriormente dei metodi o dei dati utilizzati in questa analisi, saremo lieti di fornire ulteriori chiarimenti e rispondere a qualsiasi domanda. Non siamo in grado di fornire l'accesso ai dati sulla politica delle maschere per settimana e distretto, poiché tali dati sono stati acquistati da www.burbio.com, ma sei più che benvenuto a contattarli per acquistare l'accesso a tali dati. Ma siamo felici di discutere con voi la natura di tali dati. 

Potenziale ulteriore analisi...

  1. Confronto dei giorni scolastici interrotti per distretto, rispetto all'apprendimento di persona cumulativo erogato nell'anno scolastico 2020/21. (Ipotesi: questo sarà altamente correlato negativamente.)
  2. Caratteristiche demografiche dei distretti che hanno registrato i tassi più elevati di giornate di apprendimento interrotte. (Ipotesi: questo mostrerà che i distretti con i più alti tassi di chiusura avevano anche le popolazioni minoritarie più numerose.)
  3. Confronto tra le politiche sulle maschere in vigore nel 2021/22 e l'accesso all'apprendimento di persona offerto nell'anno scolastico 2020/21. (Ipotesi: è molto probabile che anche il luogo con la massima conformità alla maschera nel 2020/21 forzerà il mascheramento.)
  4. Guardando al futuro, i cambiamenti nei livelli di rendimento relativi alle prestazioni pre-pandemia, in base alla % delle settimane scolastiche trascorse mascherate. (Ipotesi: i luoghi con i tassi più alti di settimane scolastiche con richiesta di mascherina mostreranno i più alti tassi di perdita di apprendimento: questa sarà l'ultima scarpa per le mascherine)
  5. Tassi di mascheramento medi, relativi ai tassi di vaccinazione (disponibili solo per stato). (Ipotesi: gli stati con i tassi di vaccinazione più elevati sono altamente correlati a bassi livelli di istruzione facoltativa con maschera.)
  6. Cos'altro vorresti vedere?

Ripubblicato dagli autori substack



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Per le ristampe, reimpostare il collegamento canonico all'originale Istituto di arenaria Articolo e Autore.

Autori

  • Emilia Burns

    Emily Burns si è laureata in Biochimica e Musica allo Sweet Briar College e ha studiato per conseguire un dottorato in neuroscienze alla Rockefeller University. È la fondatrice di Learnivore e di altre iniziative e collabora con Rational Ground come collaboratrice.

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  • Josh Stevenson

    Josh vive a Nashville, nel Tennessee, ed è un esperto di visualizzazione dei dati che si concentra sulla creazione di grafici e dashboard di facile comprensione con i dati. Durante la pandemia, ha fornito analisi per supportare i gruppi locali di advocacy per l'apprendimento di persona e altre politiche covid razionali e basate sui dati. Il suo background è in ingegneria dei sistemi informatici e consulenza e la sua laurea è in ingegneria audio. Il suo lavoro può essere trovato nel suo sottostack "Dati rilevanti".

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