Por qué tener mucha cautela con estadísticas sobre coronavirus

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Foto: Peter Kneffel/dpa

(dpa) – El mayor valor en tiempos de coronavirus, junto a las latas de comida y el papel higiénico, parecen tenerlo las cifras. De repente, personas que tienen poco o nada que ver con matemáticas y estadísticas citan diariamente las cifras de casos de coronavirus. Todos parecen saber ahora qué significa crecimiento exponencial.

Y medio mundo cruza los dedos para que la curva – LA curva – se aplane lo suficiente y lo más rápidamente posible. Sin embargo, los expertos en estadísticas advierten que no hay que basarse demasiado en estas cifras.

Katharina Schüller, fundadora de la empresa Stat-Up de Múnich y directora del grupo de trabajo «Statistical Literacy» de la Sociedad Alemana de Estadísticas, asegura que las cifras disponibles contienen muy poca información.

«Sólo reflejan una pequeña parte de la realidad, la de los gravemente enfermos, una parte de los enfermos leves con síntomas y una parte muy pequeña de las personas sin síntomas de la enfermedad que fueron sometidas a un test porque eran casos sospechosos», explica.

«No sabemos y apenas podemos adivinar con más o menos argumentación» si hay muchos otros infectados o no, escribe Schüller en un texto reciente. «Sabemos que todos nuestros modelos de cálculos tienen que estar errados». Sin embargo, aclara, las conclusiones sacadas a partir de ellos pueden ser correctas.

El Instituto Robert Koch (RKI) es la mayor autoridad en enfermedades infecciosas en Alemania y recibe las cifras de personas infectadas con el Sars-CoV-2 que enfermaron o murieron a causa de la enfermedad Covid-19 de las autoridades regionales. Éstas, a su vez, las reciben de los departamentos de salud regionales.

«Desde que los médicos y laboratorios informan a los departamentos de salud y éstos transmiten los casos a las autoridades regionales y al RKI pueden pasar algunos días», explica el RKI al respecto. Por lo tanto, las cifras se añaden retroactivamente a las estadísticas.

Otras entidades como la Universidad Johns Hopkins de Estados Unidos también incluyen como fuentes a los medios regionales.

El Centro Europeo para la Prevención y el Control de Enfermedades (ECDC), una institución de la Unión Europea, a su vez, compara, según dio a conocer, los datos oficiales con otras alrededor de 500 fuentes, entre ellas cuentas de Twitter, Facebook o YouTube de ministerios de Salud.

«A los usuarios se les recomienda utilizar todos los datos con cautela y teniendo en cuenta las limitaciones», señala el ECDC al respecto en su página web.

También la Organización Mundial de la Salud (OMS) hace referencia, entre otras, «a las diferencias en las metodologías utilizadas, la consolidación reatroactiva de los datos y las demoras en la presentación de los informes».

Debido al período de incubación, el tiempo que demora el test y el retraso en comunicar la información, en Alemania, por ejemplo, las medidas de distanciamiento social muchas veces tienen efecto en las cifras recién unos 14 días después.

Hay muchos obstáculos de este tipo en los datos sobre coronavirus. Los problemas surgen muchas veces en el detalle.

«La cifra de infectados sometidos a pruebas solo tiene que ver relativamente con la de infectados reales porque las personas con pocos o ningún síntoma hasta ahora son testadas en casos puntuales, pero no si no tuvieron ningún contacto comprobable con infectados», explica «Unstatistik des Monats», una iniciativa de expertos que apunta a posibles errores de interpretación de estadísticas.

Nuevos procedimientos de prueba pueden modificar esto y, por ejemplo, relevar también casos hasta ahora no registrados (la llamada «cifra negra»), pero entonces los casos que se dan a conocer pueden aumentar, sin que eso suponga que la dinámica de contagio se haya acelerado.

Sobre todo son muy delicadas las comparaciones entre países. «En particular las cifras de casos registrados en cada país dependen centralmente de qué tan sistemáticas y amplias son las pruebas que se realizan allí», explican los responsables de «Unstatistik», entre los que también está Katharina Schüller.

Son numerosos los factores que influyen en el nivel y la gravedad de las infecciones y pueden variar de país a país: el número de habitantes, la composición por edades, enfermedades especiales de la población como por ejemplo la tuberculosis, la fase del brote, la voluntad o la capacidad de efectuar test, las directrices respecto de quiénes deben someterse a las pruebas.

En algunos países las personas fallecidas en geriátricos son testadas retroactivamente y se suman a las estadísticas. En otros no. Dado que son sobre todo personas mayores las que mueren por Covid-19, eso puede suponer enormes diferencias.

El registro estadístico de las causas de muerte varía considerablemente de país a país, subrayan además los autores de «Unstatistik». Sin embargo, una y otra vez se comparan las tasas de mortalidad.

Generalmente, dicen, es un error mencionar a los muertos en relación a la cifra conocida de infectados. Si no se toma en cuenta la cifra de casos que no se conoce (que a su vez depende en gran medida del alcance de las pruebas realizadas), entonces el denominador, o sea la cifra que está debajo de la raya al dividir, es demasiado bajo.

De ahí se concluye: La letalidad estimada -o sea, la proporción de muertos por infectados- se sobreestima sistemáticamente.

También es delicado el tema de la cifra de los recuperados, que se menciona con números muy concretos, lo que da la idea de exactitud. Pero dado que no todos los infectados fueron sometidos a pruebas tampoco es posible saber la cifra de recuperados. Por eso todos los datos son sólo estimaciones, a veces, muy aproximadas.

La oficina regional de Salud y Seguridad Alimentaria de la región de Baviera señala al respecto: «Se considera un caso recuperado aquel cuya fecha de registro se produjo hace más de dos semanas y no presente hospitalización sin fecha conocida de alta, ni neumonía y/o dificultad respiratoria y no haya sido informada su muerte».

En algunos lugares unos test rápidos más abarcativos que, entre otras cosas detectan anticuerpos, tratan de contribuir por lo menos am mejorar las estimaciones.

Por Marco Krefting (dpa)