Todos los días rastreamos datos sobre el número de casos de enfermedad, muerte y cura, observamos gráficos que muestran el desarrollo esperado de la epidemia. Sin embargo, ¿son fiables los datos contenidos en las tablas y modelos?
Desde el estallido de la epidemia, las instituciones científicas y los medios de comunicación han inundado el mundo con cientos de números. Hay datos mundiales y locales sobre el número de recuperaciones y víctimas, y finalmente tenemos modelos que utilizan estos datos para predecir el curso de la epidemia.
Sin embargo, ¿es cierta esta información? Y la pregunta no es si se falsifican intencionalmente (como se hizo al comienzo de la epidemia en China), sino ¿realmente muestran la realidad?
Problemas con el diagnóstico
Hay que recordar que los datos de COVID-19 están lejos de ser perfectos, dicen los periodistas del noticiero británico TV Sky News. Esto se aplica a todas las cifras, ya sean publicadas por gobiernos, médicos y medios de comunicación.
¿Por qué? Porque en las condiciones actuales, es imposible estimar con precisión los datos más importantes, que es el número de pacientes con COVID-19. Por varias razones.
Para determinar el número real de personas infectadas habría que realizar pruebas en cada ser humano. Obviamente, esto es físicamente imposible, pero tampoco rentable. Las pruebas son costosas y limitadas en número, por lo que solo se realizan en personas que tienen síntomas que indican infecciones.
No puede, al menos no todavía, simplemente hacerse una prueba si no tiene fiebre o falta de aire.
Como solo se investigan los casos más graves, muchas personas que han tenido o padecen COVID no se incluyen en las estadísticas. Y este es un número muy importante porque las personas no diagnosticadas con síntomas leves continúan infectando, enfatiza el diario estadounidense The Hill.
Número desconocido de pruebas
COVID-19 es una enfermedad nueva, según British Sky News, y se necesita tiempo para desarrollar una prueba precisa y confiable. También es difícil decir qué país realiza la mayoría de las pruebas y también es difícil determinar si son precisas. Actualmente se están realizando dos tipos de pruebas de COVID: moleculares y serológicas.
Las pruebas moleculares se basan en la identificación de signos de una infección activa. Se realizan en muestras de hisopos de la parte posterior de la garganta. Este tipo de prueba confirma el diagnóstico si identifica dos genes específicos del SARS-CoV-2.
Si identifica solo uno de estos genes, dará un resultado no concluyente. Tampoco responden si alguien ha tenido una infección antes, pero se ha recuperado, lo que obviamente rebaja las estadísticas.
El segundo tipo de prueba, serológica (análisis de sangre), detecta los anticuerpos que su cuerpo produce para combatir el virus. Esto le permite juzgar si un paciente estaba previamente infectado y es ideal para detectar infecciones con o sin síntomas leves.
Según los periodistas de la estación británica Chanel4, las estadísticas proporcionadas por los gobiernos de cada país se basan principalmente en los resultados de las pruebas moleculares. Son comunes, pero a menudo (en aproximadamente el 30% de los casos) dan un resultado falso, especialmente en la etapa inicial de la infección.
Por tanto, las pruebas se repiten a menudo, lo que también distorsiona las estadísticas: estamos hablando, por ejemplo, de cien pruebas realizadas, pero en la práctica son unos 70 pacientes, porque el resto son pruebas repetidas en personas que ya se han hecho la prueba.
Todo esto significa que el número de pacientes con un diagnóstico confirmado es de hecho mucho menor que el número de personas que realmente contrajeron COVID. El principal asesor científico de Gran Bretaña, Sir Patrick Vallance, dice que actualmente hay decenas, si no cientos de miles de casos en el Reino Unido que no han sido ni serán identificados.
Número subestimado de muertes
Las muertes, como parezca, son la fuente de información más confiable sobre el desarrollo de la epidemia, pero incluso aquí los especialistas tienen muchas dudas. Todos los días, nos dicen la cantidad de personas que dieron positivo en la prueba de COVID-19 y murieron, pero no sabemos si esa fue también la causa de sus muertes.
Además, muchos de los fallecidos no son examinados póstumamente, por lo que no se sabe qué provocó su muerte.
A menudo, las causas de muerte son las llamadas comorbilidades; existe un debate sobre si el reconocimiento de las comorbilidades crónicas como causa de muerte es correcto. Porque si tenemos en cuenta que un paciente con coronavirus de 80 años falleció por insuficiencia respiratoria, y no por COVID, ¿estamos bajando las estadísticas de epidemia?
Todo ha terminado: el profesor Neil Ferguson, que dirige el equipo del Imperial College de Londres, enfatiza que los datos sobre las muertes relacionadas con el coronavirus provienen de hospitales y no incluyen a las personas que murieron en sus propios hogares durante la cuarentena o los asilos de ancianos.
El periódico Hill agrega que los hospitales abrumados se centran en cuidar a los enfermos en lugar de recopilar datos, lo que significa que la cantidad real de muertes por el virus probablemente sea más alta que la reportada.
En Polonia, de acuerdo con las recomendaciones de la OMS, en marzo se introdujeron nuevas pautas para la clasificación de muertes por coronavirus. Hasta ahora solo se incluían en ellos los fallecidos que fueron examinados antes de la muerte, ahora los médicos señalan el diagnóstico de COVID o sospecha de COVID como causa de muerte, y tienen la opción de ingresar al llamado "comorbilidades".
Modelos estadísticos distorsionados
Los científicos utilizan los datos sobre el número de infecciones y muertes, así como los datos sobre el aumento de la enfermedad a lo largo del tiempo, para crear modelos estadísticos. Sobre su base, pueden predecir el ritmo y la escala del desarrollo de la epidemia en otros países.
Desafortunadamente, como enfatiza el diario The Hill, los datos inexactos sobre el número de casos y muertes mencionados anteriormente impiden que los modelos muestren la verdad. "Si tiene datos deficientes, los resultados no serán confiables", enfatizan los periodistas.
Si sus datos no son perfectos, ¿por qué usarlos?
La respuesta es sí, porque eso es todo lo que tenemos. A pesar de que estos datos son incompletos y, a veces, incluso engañosos, siguen siendo una parte clave del panorama general de la pandemia. El coronavirus es un patógeno nuevo y sigue siendo un misterio. Tienes que ser consciente de que lo que sabemos de él sigue siendo un éxito.
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