domingo, 19 de abril de 2020

Cómo ver numeritos y que hagan sentido


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.
REINO UNIDO


Los Casos Activos deben contextualizarse
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.



1 comentario:

  1. 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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