Diez razones para desconfiar de la información sobre el coronavirus

Por Cathy O’Neil

Si eres como yo, has estado atento a la información diaria sobre la pandemia de coronavirus, buscando luces de esperanza en las trayectorias: los infectados, los hospitalizados, los intubados, los muertos.

Si tan solo hubiera más conocimiento. Cuanto más miro las cifras, más falencias veo. Estas son mis 10 principales razones:

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 del 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 el 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 significan 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 un 40%. Bélgica informa bastante bien las muertes en casas de reposo, y han informado que el 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 la 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 obtengan 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 EE.UU. 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 de la COVID-19 es de cerca del 1% de la población contagiada. Pero eso no significa que ocurrirá lo mismo en EE.UU. 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. EE.UU. 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.

A pesar de lo atractivo que puede ser seguir las cifras, es posible que los verdaderos números no se conozcan hasta mucho más adelante. Las pruebas deben realizarse sistemáticamente, incluso en personas asintomáticas. En cuanto a las muertes, puede que nunca se conozcan cifras precisas. Es posible estimarlas utilizando la cantidad de muertes inesperadas en comparación con el año anterior. Pero incluso eso no es lo ideal, porque las cuarentenas podrían evitar otros tipos de muertes, al obligar a las personas a quedarse en casa, por ejemplo, los accidentes de tráfico.

No me malinterpreten: ver los datos oficiales no es una pérdida total de tiempo y atención. Las cifras pueden dar una idea de lo que está sucediendo, siempre y cuando reconozcamos sus falencias.

Fuente: Bloomberg