Hay demasiada información.
Eso es bueno si eres analista de
datos, pero para el resto de los mortales, todo este alud de información nos
apabulla. Si la vemos así a golpe de vista, nos puede hacer creer cosas que no
son, nos puede alarmar demasiado, o hacernos complacientes. Tratemos de que no nos
pase eso.
A este efecto, veamos uno de los
websites que monitorean los casos de Covid-19 por país. Escojo el de virusncov.com
porque pone mucha información en la página principal que otros sitios también incluyen,
pero hay que empezar a dar clicks. Aquí está lo que vemos:
Todos los sitios desde luego ordenan
de mayor a menor número de casos totales, lo cual es fácil, pero nos da ciertas
ideas erróneas. Por ejemplo, podemos pensar que el peor país es EEUU, porque
tiene un número enorme de casos; o podemos pensar que Alemania está peor que
Reino Unido; o que el número de muertos en China no puede ser cierto. Vamos a
ver varios puntos:
El Número Total de Casos
no es lo más importante.
Tenemos que comparar manzanas
con manzanas. Desde luego que el número total será importante para evaluar
cuando todo esto acabe, pero para ver qué está pasando ahora mismo, lo
que tenemos que ver son dos cosas: los Casos por Millón (columna 9) y los Casos
Activos (columna 6).
Los Casos por Millón son lo que
nos indica qué tan severa ha sido la epidemia en ese país: en este momento, Italia
(2910) está peor que EEUU (2232), y Francia (4191) es el peor de todos. Hay
países más abajo en la lista que también tienen situaciones severas, como Suiza
(3166).
Los Casos Totales son la suma de
Activos, Recuperados y Decesos. Si sólo tenemos ese número, nos dice muy poco.
Ese será un número para evaluar a futuro. (Antes ya hablé con más detalle de esto).
Los Casos Activos son los que
nos indican la presión que está sufriendo el sistema sanitario, y qué tan
adelantado va un país para llegar al máximo de esa presión. Esto segundo nos
lleva a que:
Los Casos Activos deben
visualizarse en el tiempo
Ya vimos que Alemania (143 mil) no
está peor que Reino Unido (114 mil), porque sus casos activos son mucho menores:
50 mil contra casi 100 mil. Y no sólo eso: al visualizar sus curvas de
evolución (cada país tiene su propia página al darle click), nos damos cuenta de
que Alemania ya está saliendo de lo peor, habiendo dejado atrás su pico,
mientras que RU apenas va rumbo a él.
Hay dos cosas que nos deben ayudar a contextualizar
mejor los casos: la distribución geográfica y las camas en el sistema sanitario.
La concentración geográfica
juega un papel fundamental en el control de la epidemia y en la letalidad de la
enfermedad. El ejemplo paradigmático es China, que hizo un cerco sanitario
extremo a la provincia de Hubei, donde quedó concentrado casi el 90% del problema.
Por un lado la letalidad fue muy elevada en esa zona, pero a cambio el resto
del país quedó más bien aislado y tuvo la oportunidad de enviar provisiones.
En Francia, Italia y España el
problema se ha concentrado también en las regiones más densamente pobladas, lo
que ha contribuido a desbordar los hospitales y elevar la mortalidad. En EEUU
podemos ver también una concentración en el noreste:
Nueva York, Nueva Jersey,
Massachusetts, Pennsylvania y Connecticut concentran el 57% de los casos del
país con sólo el 16% de la población, pero en áreas densamente pobladas. Pennsylvania
tiene 2480 casos por millón, y el resto tienen de 5 mil para arriba, con NY
pasando los 12 mil.
El segundo factor para contextualizar
es la capacidad sanitaria: cuántas camas de hospital existen por millar
de habitantes. Los sitios que monitorean el Covid-19 normalmente no incluyen
este dato, pero se puede
revisar fácilmente. El 22 de
febrero apunté que Alemania era el único país europeo con alta población, cuyo
sistema sanitario podía absorber el impacto de una crisis estilo Hubei. A Alemania
le favoreció también que la epidemia se distribuyó en su territorio de manera
más homogénea y eso contribuyó a que sus hospitales no se sobrecargaran,
reduciendo grandemente la letalidad.
Las Muertes deben contarse
por millón
De la misma forma que los Casos Activos,
el principal indicador de las muertes es el de Muertes por Millón, que nos
permite comparar de país a país independientemente de sus poblaciones.
En la tabla vemos que China tuvo 3
muertes por millón, lo cual parece absurdo si se ven los números de otros
países. Pero ya antes expliqué que en China, la provincia de Hubei fue prácticamente
un país aparte, con características de extensión y población similares a un
país europeo. Si vemos lo que pasó ahí, obtenemos un más razonable 90 por millón,
parecido al actual 110 de EEUU; mucho menor que los números de Italia, Francia
y España con mucho mayores densidades; y mucho peor que Corea del Sur (5),
Singapur (2) o Taiwan (0.3). Sin embargo la cifra de “China menos Hubei” sí es
de hecho similar a la de Taiwan.
Otros indicadores interesantes
Las Pruebas por Millón (última
columna) son muy importantes, pero también necesitan contextualizarse: Taiwan,
caso de éxito, hizo 2000, lo que parece bajo, pero es porque su reacción fue
inmediata. Corea del Sur hizo 10 mil, que tuvo que implementar después de un
evento de descontrol en marzo. Alemania, España e Italia están en 20 mil con
resultados diferentes, pero esto se debe a que la primera las implementó antes
y las complementó con más políticas de control. Reino Unido (7000) y EEUU (11
mil) empezaron tarde.
El Número de Casos Críticos (columna
8) dará para estudio más adelante. En China este porcentaje, a partir de su
pico de infecciones osciló de 20 a 23% y en EEUU se observa un número igual. Los
países europeos, ya en etapas avanzadas, muestran porcentajes de 2.5 a 8.5%; será
interesante estudiar los factores que influyen en esta proporción.
Acertada, fácil para llevar un ejercicio mental paralelo a tu columna de hoy; los mapas del territorio mexicano por su distribución como tus ejemplos van a llevar sin duda patrones que ya vemos reflejados en varias ciudades, cada una con su peculiar variable en el número de camas y eficiencia en la atención. Gracias por compartir.
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