Diez razones para dudar de los datos del coronavirus

Cathy O’Neil es una matemática estadounidense y autora de varios libros sobre ciencia de datos. Además, de ser columnista de “Bloomberg”, una reconocida compañía norteamericana de asesoría financiera, así como de software, data y media bursátil. Justamente, O’Neil, aprovechó el espacio para exponer sus diez razones que la hacen dudar de los datos del coronavirus que se muestran diariamente en el mundo. A continuación exponemos sus motivos.

1. El número de infectados es casi absurdo

Solo se puede contabilizar a las personas que se someten a la prueba, y todavía no hay suficientes pruebas, ni siquiera cerca, en ningún país, excepto, quizás, en Islandia. Lo mejor que podemos hacer es estimar cuántas personas están enfermas calculando qué porcentaje de los contagiados puede acceder a pruebas. En Estados Unidos, por ejemplo, los casos observados sugieren que las personas tienen que estar bastante enfermas para ser hospitalizadas. Cerca de 10% de los casos amerita hospitalización, por lo tanto, la cifra real de contagiados podría ser aproximadamente 10 veces mayor que lo que se informa.

2. Las pruebas no son exactas y las inexactitudes no son simétricas

En particular, arrojan muchos más falsos negativos que falsos positivos, lo que significa que tienden a indicar que las personas están sanas cuando en realidad están enfermas. Algunas investigaciones sugieren que la tasa de falsos negativos podría superar 30%. Esto significa que las estimaciones del número real de contagios nuevamente deberían abultarse.

3. La cantidad de pruebas no es igual a la cantidad de personas sometidas a pruebas

Dado que las pruebas son tan inexactas, algunas personas se hacen una segunda prueba para estar más seguras de los resultados. Esto significa que la proporción de la población sometida a prueba en comparación con el número de personas con resultado positivo presenta un panorama más auspicioso de lo que realmente es, lo que ofrece una razón más para creer que el número real de contagiados es mayor.

4. Las cifras no están sincronizadas

Las personas a veces mueren semanas después de ser hospitalizadas, y son hospitalizadas una semana o más después de dar positivo por el virus. Por lo tanto, no deberíamos esperar que la curva de “muertes” se aplane hasta bastante después de que la curva de “contagios” lo haga. Lo positivo de este retraso es que, dado que lleva más tiempo la recuperación que el deceso, la tasa de mortalidad disminuirá con el tiempo.

5. El significado de ser hospitalizado está cambiando

Las autoridades presentaron hace poco el aplanamiento de los ingresos a los hospitales como una señal positiva, pero, en estos días, cuesta mucho más llevar a alguien al hospital: las líneas directas están saturadas, las ambulancias son escasas, los estándares para quienes pueden ser hospitalizados han cambiado drásticamente y las personas están evitando las colapsadas salas de emergencia. Por lo tanto, menos hospitalizaciones no significa necesariamente que la situación esté mejorando.

6. Las muertes no se informan de manera inmediata o sistemática

Diversos asuntos operativos, como el papeleo y la notificación a los familiares, determinan cuándo se registra realmente una muerte. Esto podría ayudar a explicar por qué la mayoría de los decesos tienden a reportarse los martes. Así que no se emocione demasiado por las buenas noticias en un fin de semana; es posible que se decepcione al comienzo de la semana.

7. No se informan muertes fuera de los hospitales

Cuando las personas mueren en el hogar, casas de reposo, residencias de ancianos o cárceles, no siempre se contabilizan. Esto es un gran problema: cuando Francia comenzó a informar las muertes en casas de reposo, su cifra de fallecimientos aumentó en 40%. Bélgica informa bastante bien las muertes en casas de reposo, y han informado que 40% de los decesos ocurre en ese tipo de residencias.

8. La política para estipular las causas de muerte no es coherente

Una vez que alguien ha fallecido, ¿para qué desperdiciar una prueba tan valiosa? Por lo tanto, es posible que los médicos no mencionen el COVID-19 como causa. Es una decisión arbitraria, especialmente cuando alguien ya estaba enfermo. Esto podría tener un efecto muy grande en los datos en ciertos entornos como centros de rehabilitación y casas de reposo.

9. Es posible que funcionarios tengan incentivos para ocultar casos de coronavirus

China, Indonesia e Irán han sido objeto de escrutinio por sus estadísticas. Tampoco se desconoce la práctica de “alterar las estadísticas” en otros contextos en Estados Unidos Así que no dé por hecho que los funcionarios están por encima de la manipulación descarada.

10. Lo que sucede en un lugar, o en promedio, podría no ser aplicable en todas partes

Algunos pequeños estudios sugieren que la tasa de mortalidad del COVID-19 es de cerca de 1% de la población contagiada. Pero eso no significa que ocurrirá lo mismo en Estados Unidos o Nueva York. Áreas específicas podrían registrar tasas de mortalidad mucho peores, simplemente porque sus sistemas de salud no son tan completos o su población tiene más enfermedades crónicas. Estados Unidos tiene muchas áreas contaminadas que parecen hacer que sus habitantes sean más vulnerables a los contagios y que su condición empeore una vez que se enferman. Como hemos visto en los últimos días, esas desigualdades están afectando desproporcionadamente más a las personas de color.

TE PUEDE INTERESAR

• Olvidó importante detalle al levantar pesas en la sala de su casa y arriesgó su vida
• Hombre no respeta cuarentena por coronavirus y es perseguido por un rinoceronte en Nepal
• Hombre elige al ‘compañero perfecto’ para realizar ejercicios durante la cuarentena
• Motociclista pasea a su mascota por la ciudad de una forma muy peculiar
• Cachorro abandonado realizó este tierno gesto y logró ser adoptado por una noble mujer

VIDEO RECOMENDADO