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.

Emergencia, y porqué odio a Hong Kong y Singapur

Bueno, no odio a HK y Singapur así tal cual; de hecho son muy bonitos lugares. Los odio como podría odiar a Luxemburgo, Malta y el Vaticano. Pero vamos por partes.

Para explicar cómo los odio, tengo que hablar primero del concepto de Emergencia, pero sin estar enmarcada por signos de admiración:

La emergencia quiere decir que tú puedes tener un objeto o un elemento, al que observas con detenimiento y lo ves comportarse de cierta forma. Si tienes dos de esos objetos, o tres, o diez, siguen comportándose igual. Pero si tienes millones, se comportan de una forma totalmente nueva: se crea (emerge) un nuevo comportamiento por la cantidad de cosas o por la forma en que interactúan o se estructuran. Veamos algunos ejemplos.

Si tienes una piedra en tu mano, puedes observar su color, su textura, su peso, etcétera. Puedes imaginar que un montón de piedras te pueden servir como barrera. Pero una montaña causa cosas nuevas: si tienes una pradera y pones en ella una piedra, el clima sigue exactamente igual. Si pones el Everest, el viento se estrella ahí, recoge nieve y de deshiela formando ríos, acoge vegetación y animales que cambian el ecosistema por completo.

Si tienes hidrógeno en una mano y oxígeno en la otra, ves que son gases. Se comportan como gases, uno más pesado que el otro, pero básicamente observas un comportamiento gaseoso. Pero si los juntas, resulta que forman una estructura nueva, que de ninguna manera te hubieras imaginado: crean agua y tiene cualidades totalmente diferentes de cualquiera de los dos.

Si tienes una neurona, la ves como una estructura interesante, que puede recibir y transmitir impulsos eléctricos. Si tienes dos, puedes verlas pulsar. Si tienes mil, también. Pero no puedes saber que cien mil millones de ellas pueden crear conciencia e imaginar la historia de Frankenstein.

El tamaño importa. La estructura importa. La complejidad de interacciones crea comportamientos nuevos.

Por eso odio a Hong Kong y a Singapur: porque hacen muchas cosas bien, y seguido la gente los usa como ejemplos de políticas públicas, cuando no es posible hacerlo.

Ambos lugares son ciudades, no naciones. Aunque son ciudades populosas, no tienen ni pueden tener la complejidad de una nación con geografía extensa, con problemas logísticos y disparidades demográficas severas.

Claro, si las quieres usar como ejemplo de cosas que sean reproducibles en muchas ciudades sin importar su interconexión, puedes hacerlo. Por ejemplo, el impacto del apoyo del arte urbano en la disminución de criminalidad; el uso de bicicletas para la reducción de la contaminación; la forma en que la publicidad afecta a una población, etc. Todas estas cosas son válidas y los resultados se pueden usar como modelo, en naciones que quieran aplicarlo en sus ciudades una por una.

Pero no se pueden usar como modelo de políticas públicas que implican manejo de poblaciones grandes.

No es en absoluto lo mismo controlar la población de una cuidad, que la de una nación con cientos de ciudades con características muy diversas y con interconexiones económicas y políticas complejas. Son bestias diferentes.

En la actual pandemia, no se puede hablar de “los ejemplos de Singapur y Hong Kong” porque no son relevantes en el sentido de la aplicación a gran escala. Ninguna tuvo que lidiar con éxodos masivos de una región a otra de su territorio, o con el descontrol administrativo entre regiones. Para países europeos, el modelo es Taiwan o Corea del Sur, que son más pequeños en extensión, pero con poblaciones grandes y con docenas de ciudades. Para países como México, Brasil, India o EEUU, el ejemplo es necesariamente China, que se aproxima más a la complejidad demográfica/geográfica.

Vale la pena repetir que no se habla de modelos políticos, sino de estrategias para aplicar medidas de salud pública en poblaciones de diferentes tamaños y con distintos niveles de complejidad.

No puedes usar el Everest como pisapapeles, ni usar un guijarro para predecir el clima.