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EXPERTOS DEL SILLÓN SE ESTÁN EQUIVOCANDO EN CINCO COSAS SOBRE LA PANDEMIA DEL COVID 19

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Nuestro Médico de cabecera, Alfredo González nos explica las 5 cosas sobre la pandemia del COVID-19 que los “expertos de sillón” se están EQUIVOCANDO

Si uno NO se gana la vida analizando las estadísticas, es fácil dejarse engañar por información ERRÓNEA sobre las estadísticas 📊 del COVID-19 en las redes sociales, especialmente si NO tenemos el contexto adecuado.

Por ejemplo, podemos seleccionar las estadísticas que respaldan nuestro punto de vista e ignorar 🙄 las estadísticas que muestran qué estamos equivocados. También DEBEMOS ☝🏼 interpretar correctamente estas estadísticas.

Es fácil para nosotros compartir 🙅🏻‍♂️ esta información errónea. A continuación, te muestro cómo podemos evitar 🙆🏻‍♂️ cinco errores comunes e impresionar a amigos y familiares 💁🏻‍♂️ con las estadísticas CORRECTAS.

1️⃣ Lo que da miedo es la tasa de INFECCIÓN, no la tasa de mortalidadLas publicaciones en las redes sociales que comparan el COVID-19 con otras causas de muerte, como la gripe, implican que COVID-19 no es realmente tan mortal, PERO estas publicaciones NO contemplan la capacidad infecciosa del COVID-19.✅ Para eso, debemos observar la tasa de mortalidad por infección (IFR): el número de muertes por COVID-19 dividido por todos los infectados.

2️⃣ Crecimiento exponencial y gráficos ENGAÑOSOSUn gráfico simple podría representar el número de casos nuevos de COVID a lo largo del tiempo, PERO como los casos nuevos pueden notificarse de manera errática, los estadísticos están más interesados ​​en la tasa de crecimiento del total de casos a lo largo del tiempo. ✅ Cuanto más pronunciada sea la pendiente ascendente en el gráfico, más deberíamos preocuparnos.*GIFT*(The Conversation/CC BY-ND)»Aplanar la curva» es otra forma de decir «ralentizar el diferencial». La epidemia se alarga, pero reduciendo el número de casos graves, generará menos carga para los sistemas de salud pública.

3️⃣ NO todas las infecciones son casosLuego está la confusión entre las infecciones por el COVID-19 y los casos. En términos epidemiológicos, un «caso» es una persona a la que se le diagnostica COVID-19, principalmente por un resultado positivo de la prueba.Pero hay muchas más infecciones que casos, ya que algunas infecciones no muestran síntomas y algunos síntomas son tan leves que las personas piensan que es solo un resfriado, además las pruebas no siempre están disponibles para todos los que las necesitan y las pruebas no detectan todas las infecciones.✅ Las infecciones «causan» casos, las pruebas descubren casos.

4️⃣ NO podemos comparar muertes con casos de la misma fecha.Las estimaciones varían, pero el tiempo entre la infección y la muerte podría ser de hasta un mes. Y la variación en el tiempo de recuperación es aún mayor. Algunas personas se enferman mucho y tardan mucho en recuperarse, otras no muestran síntomas.✅ Por lo tanto, las muertes registradas en una fecha determinada reflejan las muertes de casos registrados varias semanas antes, cuando el recuento de casos puede haber sido menos de la mitad del número de casos actuales.

5️⃣ Sí, los datos están desordenados, incompletos y pueden CAMBIAR.Algunos usuarios de las redes sociales se enojan cuando se ajustan las estadísticas, lo que alimenta las teorías de la conspiración.Pero pocos se dan cuenta de lo gigantesca, caótica y compleja que es la tarea de rastrear estadísticas sobre una enfermedad como esta.✅ Los países e incluso los estados pueden contar los casos y las muertes de manera diferente, también lleva tiempo recopilar los datos, lo que significa que se realizan ajustes retrospectivos.

👨🏻‍⚕️ Solo sabremos las verdaderas cifras de esta pandemia en retrospectiva, bienvenidos al mundo de la gestión de datos, la limpieza de datos y el modelado de datos, que muchos expertos no siempre apreciaban, hasta ahora.

Quieres saber más…👇🏼👇🏼👇🏼

n📚 Referencias:

  1. Meyerowitz-Katz, G., & Merone, L. (2020). A systematic review and meta-analysis of published research data on COVID-19 infection-fatality rates. medRxiv.
  2. Ioannidis, J. (2020). The infection fatality rate of COVID-19 inferred from seroprevalence data. medRxiv.
  3. Biggerstaff, M., Cauchemez, S., Reed, C., Gambhir, M., & Finelli, L. (2014). Estimates of the reproduction number for seasonal, pandemic, and zoonotic influenza: a systematic review of the literature. BMC infectious diseases, 14(1), 480.
  4. Liu, Y., Gayle, A. A., Wilder-Smith, A., & Rocklöv, J. (2020). The reproductive number of COVID-19 is higher compared to SARS coronavirus. Journal of travel medicine.
  5. Wu, J. T., Leung, K., & Leung, G. M. (2020). Nowcasting and forecasting the potential domestic and international spread of the 2019-nCoV outbreak originating in Wuhan, China: a modelling study. The Lancet, 395(10225), 689-697.
  6. Watson, J., Whiting, P. F., & Brush, J. E. (2020). Interpreting a covid-19 test result. Bmj, 369.

Datos redes sociales
Dr. Alfredo González Alcocer

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