/ sábado 27 de junio de 2020

[Especial] Los que no hicieron ruido

Morelos dado el número de nuevos casos que surgen cada día tal parece que van a un ritmo acelerado de crecimiento

En Morelos como en todo México hay un alto índice de casos de Covid-19 conocidos como subregistro, es decir, hay un desfase en las cifras de contagios, especialmente por la ausencia total de pruebas diagnosticadas PSR, por lo tanto, a la fecha, dicen los especialistas, no se puede decir que en todo el país, se haya alcanzado el punto más alto de la enfermedad, que incluso como se ha presumido que la curva se ha aplanado.

Morelos dado el número de nuevos casos que surgen cada día tal parece que van a un ritmo acelerado de crecimiento, y esa es la principal preocupación sobre si ha pasado lo peor de la pandemia en nuestro país.

Según el estudio Covid-19 evolución y estimaciones de las curvas epidémicas, realizado por el Senado, refiere que “los datos de México como los del resto de países en América Latina definen patrones en el comportamiento de la pandemia en los que subyace cierto grado de subregistro y desfase en las cifras. La investigación del IBD advierte con base en estudios de especialistas, epidemiólogos y modelos matemáticos que se carece de datos confiables respecto al número de contagios reales entonces los casos confirmados que se reportan son solo una parte incierta del total”.

MORELOS HASTA HOY LLEGAN LOS NÚMEROS

.

ENREDADOS CON LAS CIFRAS

El análisis que se hizo en mayo de 2020 por Martínez S. J. y A. Vargas F. (2020), Covid-19: evolución y estimaciones de las curvas epidémicas, Temas Estratégicos No. 78, México, Instituto Belisario Domínguez, Senado de la República, México, refiere que una de las principales vías para conocer la dimensión real de la epidemia es la estimación de todos aquellos casos de contagio que no han logrado ser identificados en el registro convencional del sistema de salud —que es el que reporta el número de casos confirmados por contagio—.

Para conocer la diferencia que hay entre el número de casos confirmados y el número real de casos, se aplican distintos métodos que calculan un margen de subregistro o subestimación y un factor de corrección o multiplicador. Al multiplicar este factor de corrección por el número de casos confirmados en el registro que se lleva en el sistema de salud, se obtiene el número total de casos estimados que representa una aproximación a la dimensión real de la epidemia. Por supuesto, la confiabilidad de este cálculo dependerá de los métodos y las estadísticas utilizadas. Los trabajos que se han realizado para conocer el grado de subestimación y los niveles reales de la epidemia han suscitado un debate técnico que puede resultar muy constructivo, porque se genera un intercambio de opiniones y evidencias que puede inducir mejoras metodológicas en los instrumentos de medición y, de ser necesario, introducir correcciones oportunas en las medidas de política pública. Aunque este debate es susceptible de adquirir tintes políticos — como la mayoría de discusiones sobre problemas públicos—, lo fundamental para mejorar los instrumentos que utiliza la política pública en su toma de decisiones es concentrar el análisis en los aspectos técnicos, por lo que en esta sección se hace el esfuerzo de sistematizar y contrastar la información estadística hasta ahora disponible.

En el amplio texto, señala que un aspecto controversial adicional ha sido el propio modelo Centinela, cuya capacidad de estimación tiene un alcance limitado para conocer la dimensión de la epidemia, en particular durante la fase 3. Sin embargo, es en el transcurso de esta fase cuando más apremiante se vuelve la necesidad de conocer el nivel de casos reales de la epidemia, porque de ello dependerá la toma de decisiones de política, una vez que se alcance la cima de la curva epidémica y se inicie el descenso en el número de casos, tanto aquellas medidas que están orientadas a relajar las restricciones de movilidad social y el confinamiento, como las relacionadas con la reactivación económica.

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Al explicar que el modelo Centinela es un sistema de vigilancia epidemiológica que estima el número de personas con posibilidades de contraer el virus, así como su ubicación, a partir de una selección de 475 unidades de salud monitoras de enfermedades respiratorias (USMER) de 26 mil que se tienen en el país.18 Cabe señalar que las 475 unidades no están constituidas como una muestra aleatoria y equivalen sólo al 1.8% del total de unidades, lo que limita su representatividad y la inferencia poblacional de los casos estimados.19 Se afirma por la autoridad sanitaria que este modelo se utiliza para deducir la dimensión de la epidemia en lugar de la aplicación de pruebas diagnósticas, lo que es una ventaja en las etapas tempranas de la epidemia pues evita la aplicación masiva de pruebas cuando el registro de casos es bajo. Sin embargo, cuando el registro de casos se eleva y la epidemia avanza, la utilidad del modelo se reduce, lo que ha llevado a reconocer oficialmente que en la fase 3, en la que se observan miles de casos nuevos cada día, el sistema de vigilancia deja de ser procedente como instrumento principal de información para monitorear el número de casos, debido a la velocidad de ocurrencia de los casos y a los tiempos de procesamiento de los datos.

RETRASO DE 15 DIAS

Al utilizar los datos abiertos de la Secretaría de Salud, sostiene el estudio del Senado, se encuentra que las estadísticas de muertes por Covid-19 tienen un rezago de por lo menos 15 días, que se explica por la validación de las estadísticas en los sistemas de información, que deben pasar por procesos de certificación y confirmación de los fallecimientos.25 El efecto del desfase de las cifras en la gestión de la información también está presente en el registro de casos confirmados. En ambos casos, las cifras más recientes tienden a aumentar conforme se actualizan los registros hasta alcanzar una baja variabilidad después de varios días, lo que conduce a la consolidación de los datos.26 Cabe mencionar que este efecto no es exclusivo de las estadísticas epidemiológicas, sino que se presenta en algunos procesos de generación de estadísticas; por ejemplo, las cifras económicas en donde se obtienen datos consolidados después de pasar procesos de verificación y actualización. Ante el efecto que produce el rezago en la confiabilidad de las cifras, en el trabajo de Castañeda y Garrido (2020) se concluye que es arriesgado afirmar que la curva se está aplanando o no, así como sostener que la tasa de crecimiento de contagios y defunciones está disminuyendo. Este efecto, también, dificulta la comparación de México con otros países.

Aunque se señala que ha sido un equipo de expertos, convocados por el Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (Conacyt), quienes han hecho las proyecciones de las curvas epidémicas, ayudaría saber, por ejemplo: la precisión de los tiempos y fechas considerados en la realización de las proyecciones y con qué datos y con qué modelo se estiman las dos curvas. Si la estimación de casos de contagio es una vía para aproximarse a la dimensión real de la epidemia, ¿por qué no utilizar los casos estimados, en lugar de los casos confirmados, para proyectar la curva aplanada? Si uno de los logros de aplanar la curva es que haya un número menor de casos absolutos, ¿no convendría obtener este número utilizando los casos estimados? Otro grupo de expertos en el país, han expresado inquietudes sobre las estadísticas y la gestión de la información.

Las estrategias para superar la subestimación mediante pruebas diagnósticas son diversas. De acuerdo con Macías (2020), “para saber cuántas personas están infectadas se tiene que hacer lo que se está haciendo en Nueva York o en California, donde hacen estudios que no buscan el virus, sino que busquen cuánta gente ya desarrolló anticuerpos contra el virus”. Las pruebas serológicas que identifican anticuerpos asociados a la inmunidad adquirida en personas que ya padecieron Covid-19, representa una alternativa en los métodos de aproximación a la dimensión de la epidemia. En ciudades como Nueva York se ha hecho un muestreo representativo en un grupo de 10 millones de personas y se estimó que el 15% ya se contagió, es decir, existen un millón y medio de personas infectadas o que ya desarrollaron anticuerpos.

Y textualmente indica que la evolución de las curvas epidémicas y el debate de los métodos y las estadísticas no termina aquí. Conviene mantener el seguimiento a estos temas para encontrar en ello elementos técnicos que permitan desarrollar un mejor sistema de información, que ayude oportunamente a las instituciones de salud a enfrentar los riesgos que las aquejan y a saber la dimensión de los problemas públicos. Quizá, ayudaría realizar una revisión técnica de los modelos matemáticos y de los métodos estadísticos por un equipo de expertos académicos que introduzca las mejoras necesarias para lograr resultados confiables, a partir de una convocatoria pública para discutir las anomalías y encontrar las soluciones. El texto completo de Martínez S. J. y A. Vargas F. (2020), Covid-19: evolución y estimaciones de las curvas epidémicas, Temas Estratégicos No. 78, México, Instituto Belisario Domínguez, Senado de la República, México, se puede consultar en línea.

En Morelos como en todo México hay un alto índice de casos de Covid-19 conocidos como subregistro, es decir, hay un desfase en las cifras de contagios, especialmente por la ausencia total de pruebas diagnosticadas PSR, por lo tanto, a la fecha, dicen los especialistas, no se puede decir que en todo el país, se haya alcanzado el punto más alto de la enfermedad, que incluso como se ha presumido que la curva se ha aplanado.

Morelos dado el número de nuevos casos que surgen cada día tal parece que van a un ritmo acelerado de crecimiento, y esa es la principal preocupación sobre si ha pasado lo peor de la pandemia en nuestro país.

Según el estudio Covid-19 evolución y estimaciones de las curvas epidémicas, realizado por el Senado, refiere que “los datos de México como los del resto de países en América Latina definen patrones en el comportamiento de la pandemia en los que subyace cierto grado de subregistro y desfase en las cifras. La investigación del IBD advierte con base en estudios de especialistas, epidemiólogos y modelos matemáticos que se carece de datos confiables respecto al número de contagios reales entonces los casos confirmados que se reportan son solo una parte incierta del total”.

MORELOS HASTA HOY LLEGAN LOS NÚMEROS

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ENREDADOS CON LAS CIFRAS

El análisis que se hizo en mayo de 2020 por Martínez S. J. y A. Vargas F. (2020), Covid-19: evolución y estimaciones de las curvas epidémicas, Temas Estratégicos No. 78, México, Instituto Belisario Domínguez, Senado de la República, México, refiere que una de las principales vías para conocer la dimensión real de la epidemia es la estimación de todos aquellos casos de contagio que no han logrado ser identificados en el registro convencional del sistema de salud —que es el que reporta el número de casos confirmados por contagio—.

Para conocer la diferencia que hay entre el número de casos confirmados y el número real de casos, se aplican distintos métodos que calculan un margen de subregistro o subestimación y un factor de corrección o multiplicador. Al multiplicar este factor de corrección por el número de casos confirmados en el registro que se lleva en el sistema de salud, se obtiene el número total de casos estimados que representa una aproximación a la dimensión real de la epidemia. Por supuesto, la confiabilidad de este cálculo dependerá de los métodos y las estadísticas utilizadas. Los trabajos que se han realizado para conocer el grado de subestimación y los niveles reales de la epidemia han suscitado un debate técnico que puede resultar muy constructivo, porque se genera un intercambio de opiniones y evidencias que puede inducir mejoras metodológicas en los instrumentos de medición y, de ser necesario, introducir correcciones oportunas en las medidas de política pública. Aunque este debate es susceptible de adquirir tintes políticos — como la mayoría de discusiones sobre problemas públicos—, lo fundamental para mejorar los instrumentos que utiliza la política pública en su toma de decisiones es concentrar el análisis en los aspectos técnicos, por lo que en esta sección se hace el esfuerzo de sistematizar y contrastar la información estadística hasta ahora disponible.

En el amplio texto, señala que un aspecto controversial adicional ha sido el propio modelo Centinela, cuya capacidad de estimación tiene un alcance limitado para conocer la dimensión de la epidemia, en particular durante la fase 3. Sin embargo, es en el transcurso de esta fase cuando más apremiante se vuelve la necesidad de conocer el nivel de casos reales de la epidemia, porque de ello dependerá la toma de decisiones de política, una vez que se alcance la cima de la curva epidémica y se inicie el descenso en el número de casos, tanto aquellas medidas que están orientadas a relajar las restricciones de movilidad social y el confinamiento, como las relacionadas con la reactivación económica.

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Al explicar que el modelo Centinela es un sistema de vigilancia epidemiológica que estima el número de personas con posibilidades de contraer el virus, así como su ubicación, a partir de una selección de 475 unidades de salud monitoras de enfermedades respiratorias (USMER) de 26 mil que se tienen en el país.18 Cabe señalar que las 475 unidades no están constituidas como una muestra aleatoria y equivalen sólo al 1.8% del total de unidades, lo que limita su representatividad y la inferencia poblacional de los casos estimados.19 Se afirma por la autoridad sanitaria que este modelo se utiliza para deducir la dimensión de la epidemia en lugar de la aplicación de pruebas diagnósticas, lo que es una ventaja en las etapas tempranas de la epidemia pues evita la aplicación masiva de pruebas cuando el registro de casos es bajo. Sin embargo, cuando el registro de casos se eleva y la epidemia avanza, la utilidad del modelo se reduce, lo que ha llevado a reconocer oficialmente que en la fase 3, en la que se observan miles de casos nuevos cada día, el sistema de vigilancia deja de ser procedente como instrumento principal de información para monitorear el número de casos, debido a la velocidad de ocurrencia de los casos y a los tiempos de procesamiento de los datos.

RETRASO DE 15 DIAS

Al utilizar los datos abiertos de la Secretaría de Salud, sostiene el estudio del Senado, se encuentra que las estadísticas de muertes por Covid-19 tienen un rezago de por lo menos 15 días, que se explica por la validación de las estadísticas en los sistemas de información, que deben pasar por procesos de certificación y confirmación de los fallecimientos.25 El efecto del desfase de las cifras en la gestión de la información también está presente en el registro de casos confirmados. En ambos casos, las cifras más recientes tienden a aumentar conforme se actualizan los registros hasta alcanzar una baja variabilidad después de varios días, lo que conduce a la consolidación de los datos.26 Cabe mencionar que este efecto no es exclusivo de las estadísticas epidemiológicas, sino que se presenta en algunos procesos de generación de estadísticas; por ejemplo, las cifras económicas en donde se obtienen datos consolidados después de pasar procesos de verificación y actualización. Ante el efecto que produce el rezago en la confiabilidad de las cifras, en el trabajo de Castañeda y Garrido (2020) se concluye que es arriesgado afirmar que la curva se está aplanando o no, así como sostener que la tasa de crecimiento de contagios y defunciones está disminuyendo. Este efecto, también, dificulta la comparación de México con otros países.

Aunque se señala que ha sido un equipo de expertos, convocados por el Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (Conacyt), quienes han hecho las proyecciones de las curvas epidémicas, ayudaría saber, por ejemplo: la precisión de los tiempos y fechas considerados en la realización de las proyecciones y con qué datos y con qué modelo se estiman las dos curvas. Si la estimación de casos de contagio es una vía para aproximarse a la dimensión real de la epidemia, ¿por qué no utilizar los casos estimados, en lugar de los casos confirmados, para proyectar la curva aplanada? Si uno de los logros de aplanar la curva es que haya un número menor de casos absolutos, ¿no convendría obtener este número utilizando los casos estimados? Otro grupo de expertos en el país, han expresado inquietudes sobre las estadísticas y la gestión de la información.

Las estrategias para superar la subestimación mediante pruebas diagnósticas son diversas. De acuerdo con Macías (2020), “para saber cuántas personas están infectadas se tiene que hacer lo que se está haciendo en Nueva York o en California, donde hacen estudios que no buscan el virus, sino que busquen cuánta gente ya desarrolló anticuerpos contra el virus”. Las pruebas serológicas que identifican anticuerpos asociados a la inmunidad adquirida en personas que ya padecieron Covid-19, representa una alternativa en los métodos de aproximación a la dimensión de la epidemia. En ciudades como Nueva York se ha hecho un muestreo representativo en un grupo de 10 millones de personas y se estimó que el 15% ya se contagió, es decir, existen un millón y medio de personas infectadas o que ya desarrollaron anticuerpos.

Y textualmente indica que la evolución de las curvas epidémicas y el debate de los métodos y las estadísticas no termina aquí. Conviene mantener el seguimiento a estos temas para encontrar en ello elementos técnicos que permitan desarrollar un mejor sistema de información, que ayude oportunamente a las instituciones de salud a enfrentar los riesgos que las aquejan y a saber la dimensión de los problemas públicos. Quizá, ayudaría realizar una revisión técnica de los modelos matemáticos y de los métodos estadísticos por un equipo de expertos académicos que introduzca las mejoras necesarias para lograr resultados confiables, a partir de una convocatoria pública para discutir las anomalías y encontrar las soluciones. El texto completo de Martínez S. J. y A. Vargas F. (2020), Covid-19: evolución y estimaciones de las curvas epidémicas, Temas Estratégicos No. 78, México, Instituto Belisario Domínguez, Senado de la República, México, se puede consultar en línea.

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