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El Contagio
Por PADeCI. Proyecto de Análisis de Decisiones en Contextos Inciertos
PADeCI es un equipo interdisciplinario enfocado en promover la toma de decisiones basadas en evid... PADeCI es un equipo interdisciplinario enfocado en promover la toma de decisiones basadas en evidencia científica para la generación de políticas públicas. Nos dedicamos a crear modelos de decisión, análisis de información y generación de evidencia en ciencias de la decisión, salud pública, epidemiología, medicina, políticas públicas, economía, matemáticas y estadística. Compartiremos diversos análisis con técnicas novedosas de manera accesible sobre temas de coyuntura en políticas de salud. (Leer más)
Número de pruebas y tasa de positividad en México
Tasas de positividad más altas no sólo significan que la epidemia es mayor, también señalan que, muy probablemente, hay muchos casos que no han sido diagnosticados, y las razones pueden ser diversas.
Por Yadira Peralta, Andrea Luviano y Hugo Berumen C.
17 de julio, 2020
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En las últimas semanas han circulado varias publicaciones en el país mencionando que México ha realizado un número reducido de pruebas de COVID-19 en comparación con otros países. Realizar pruebas es importante para tener una mejor aproximación de qué tanto afecta la enfermedad a una región o país, pues el recuento de casos confirmados depende de cuántas pruebas realiza un país: “sin pruebas no hay datos”. Si se tuviera una muestra aleatoria y representativa del país y se aplicaran pruebas a todas las personas de esa muestra, se tendría una fotografía más certera del tamaño de la pandemia de COVID-19 en México. Sin embargo, no se tiene dicha muestra. En los servicios públicos de salud, las pruebas son aplicadas a personas que acuden a una unidad médica con signos o síntomas de la enfermedad. Por ello, la probabilidad de resultar positivo es mayor. Es decir, ante una aplicación no generalizada de pruebas y la ausencia de una muestra aleatoria, el número de casos confirmados es una medida limitada de la pandemia. En esta entrega, explicamos la relación entre el número de pruebas y el número de casos confirmados y por qué es útil una medida de dicha relación.

Número de casos confirmados

Es cierto que ningún país conoce el número total real de personas infectadas de SARS-CoV-2, todo lo que se sabe es el estado de infección de aquellos que se han realizado una prueba. Es decir, sólo se conoce el número de casos confirmados con respecto a aquellas personas que se han realizado la prueba. Pero puede haber varias razones por las que no se conoce el número total de personas infectadas. Esto se debe, entre otras cosas, a lo siguiente: a) existe un número desconocido de individuos asintomáticos, es decir, personas que no presentan síntomas de COVID-19 y que no se realizan una prueba; b) hay personas que presentan síntomas leves de esta enfermedad que pueden confundirse con otras enfermedades respiratorias (como un resfriado común) o que simplemente siguen las recomendaciones de las autoridades sanitarias y deciden quedarse en casa para mejorar y evitar contagiar a otras personas, pero tampoco se realizan una prueba; c) hay personas que fallecieron por COVID-19, pero no se les hizo el diagnóstico en vida y tampoco post-mortem. Además, se desconoce si todos los centros de salud en el país cuentan con la cantidad de pruebas suficientes para realizar el diagnóstico a todos los pacientes sospechosos que sí se presentan.

¿Qué es la tasa de positividad y para qué sirve?

La tasa de positividad se refiere a la proporción del total de pruebas realizadas que dan un resultado positivo a la enfermedad que es analizada (la fórmula sería número de pruebas positivas/número de pruebas realizadas). Por ejemplo, si en algún lugar se ha realizado un total de 100 pruebas y 30 resultaron positivas, la tasa de positividad es de 0.3 (30%). En el caso de nuestro país, al 15 de julio de 2020, se han realizado un total de 687,046 pruebas para las que ya se tienen resultados; de ese total, 317,635 han sido positivas. Es decir, la tasa de positividad general de México es de 0.46 (46%).

La tasa de positividad no debe confundirse con la prevalencia de la enfermedad, que es la proporción de individuos en una población en específico que tienen la enfermedad en un periodo de tiempo determinado. La prevalencia de COVID-19 es un dato desconocido para todos los países hasta este momento porque, como mencionamos anteriormente, se desconoce cuál es el número verdadero de personas que están infectadas por el SARS-CoV-2. La tasa de positividad sólo nos informa sobre la proporción de resultados positivos de aquellas personas a las que se les ha aplicado una prueba.

La tasa de positividad depende del número de pruebas realizadas en cierta población. Por ejemplo, supongamos que las entidades federativas A y B tienen –de manera idéntica– 100 casos confirmados de COVID-19 cada una. Sin embargo, la entidad A ha realizado 200 pruebas, mientras que la entidad B ha realizado 1000 pruebas. La tasa de positividad de la entidad A es de 0.5 (50%), y la de la entidad B es de 0.1 (10%). Es decir, a pesar de que ambas entidades tienen el mismo número confirmado de casos, la entidad A tendría una situación más crítica que la B, pues con menos pruebas, ha confirmado el mismo número de casos. En este sentido, la tasa de positividad permite conocer, grosso modo, la magnitud de la epidemia en distintos lugares. Este indicador es importante porque si una tasa de positividad es demasiado alta, como en el caso de la entidad A del ejemplo hipotético, puede indicar que en ese lugar sólo se está evaluando a los pacientes más enfermos que buscan atención médica.

La OMS ha encontrado tasas de positividad entre 3% y 12% en países que han realizado pruebas de manera exhaustiva, y ha considerado que una tasa de positividad alrededor de 9% sería un buen punto de referencia general para el número adecuado de pruebas. Vale la pena enfatizar que tasas de positividad más altas no sólo significan que la epidemia es mayor, también señalan que, muy probablemente, hay muchos casos que no han sido diagnosticados, y las razones pueden ser diversas, como se mencionó anteriormente. Estos números invitan a la reflexión y a permanecer atentos a la evolución de la epidemia en nuestro país.

@PADeCI1

 

 

* Qué es PADeCI

El Proyecto de Análisis de Decisiones para Contextos Inciertos (PADeCI) es un grupo multidisciplinario de profesionales en diversas áreas de la ciencia que busca explicar de manera sencilla las situaciones que emergen de los contextos inciertos, como el que estamos viviendo a partir de la propagación del COVID-19.

PADeCI surge a principios de 2020 en el Centro de Investigación y Docencias Económicas (CIDE) en la sede Región Centro en Aguascalientes. Esta iniciativa es liderada por el Dr. Fernando Alarid-Escudero, quien en los últimos meses ha reunido un equipo de investigación conformado por jóvenes investigadores del Bajío mexicano con interés en la Ciencia de las Decisiones, siendo el primer equipo de investigación con este enfoque en México.

La Ciencia de las Decisiones se caracteriza por reunir distintas herramientas de recolección y análisis de datos para la creación de modelos que ayuden a la toma de decisiones informadas, por lo que el equipo a cargo del Dr. Alarid-Escudero se conforma por profesionales en economía, ingeniería, matemáticas, computación, epidemiología, bioestadística, salud pública, sociología, historia, ciencia de datos y ciencia de la decisión.

A pocas semanas de la conformación de PADeCI, este equipo de investigación ha creado e implementado, en colaboración con expertos de la Universidad de Stanford en California, Estados Unidos, el modelo SC-COSMO (Stanford-CIDE COronavirus Simulation MOdel), un modelo epidemiológico matemático para dar seguimiento a la epidemia de COVID-19. El modelo SC-COSMO permite proyectar cómo se comportará la pandemia de COVID-19 bajo diferentes intervenciones no farmacológicas (INF) (como “La Jornada Nacional de Sana Distancia” decretada en México) y contempla las distintas maneras en que interactúan diferentes grupos demográficos en la población sobre la que se quiera obtener proyecciones, pues los patrones socioculturales de convivencia influyen directamente en la manera en que se puede extender el número de contagios.

El Dr. Alarid-Escudero es profesor investigador de la División de Administración Pública y miembro del Programa de Política de Drogas del CIDE-Región Centro y nivel 1 del Sistema Nacional de Investigadores. El Dr. Alarid-Escudero tiene una larga trayectoria en la investigación y desarrollo de modelos de decisión utilizados en prevención, control y tratamiento de distintas enfermedades crónicas e infecciosas. Es parte de la Red de Modelos de Intervención y Vigilancia del Cáncer (CISNET), consorcio de investigadores patrocinados por el Instituto Nacional de Cancerología de Estados Unidos que se enfoca en el uso de modelos de simulación para evaluar el impacto de intervenciones de control del cáncer sobre las tendencias de la población en la incidencia y la mortalidad. También es miembro fundador del grupo de trabajo Análisis de Decisiones en R para Tecnologías en Salud (DARTH por sus siglas en inglés) y del grupo de trabajo Red de colaboración para el valor de la información (ConVOI por sus siglas en inglés). Su formación multidisciplinaria lo ha llevado a desarrollar una gran convicción acerca de la importancia de que distintas áreas de las ciencias dialoguen entre sí para buscar soluciones asertivas a los grandes problemas de salud pública.

La Dra. Yadira Elizabeth Peralta Torres es profesora investigadora de la División de Economía y miembro del Programa de Estudios Longitudinales, Experimentos y Encuestas del CIDE-Región Centro y nivel 1 del Sistema Nacional de Investigadores. Sus líneas de investigación se enfocan en el desarrollo y la aplicación de métodos estadísticos frecuentistas y Bayesianos con especial énfasis en el área educativa. Asimismo, la Dra. Peralta tiene experiencia en diseño de instrumentos y validación de escalas. Fue parte del Comité Técnico de ACT (American College Testing), uno de los principales exámenes estandarizados utilizados para medir rendimiento académico y el ingreso a estudios universitarios en Estados Unidos. Ha sido consultora estadística para diversas instituciones nacionales e internacionales como el Centro de Estudios Educativos, el Instituto de Desarrollo Infantil de la Universidad de Minnesota o el Programa de Investigación sobre la Equidad y la Inclusión en la Atención Sanitaria de la Clínica Mayo en Estados Unidos, por mencionar algunos. Dentro del equipo PADeCi, la Dra. Peralta es responsable del área de análisis y visualización de datos. Sus aportaciones en metodología cuantitativa, así como en psicometría y modelos longitudinales han sido elementales en la aplicación del modelo SC-COSMO.

El Dr. Alfonso Miranda es profesor investigador de la División de Economía y director del Programa de Estudios Longitudinales, Experimentos y Encuestas (PANEL) del CIDE-Región Centro. Es miembro del Sistema Nacional de investigadores nivel III desde 2019, y de la Academia Nacional de Ciencias desde 2018. El Dr. Miranda es editor de la revista científica Latin American Economic Review; investigador afiliado del Instituto del Trabajo (IZA), Alemania; investigador afiliado de la Organización Global del Trabajo (GLO) y del Grupo de Econometría de la de la Universidad de York, Reino Unido. Antes de unirse al CIDE, Alfonso fue profesor en Estadística Social del Instituto de Educación de University College London, Reino Unido. Sus intereses de investigación incluyen el uso y desarrollo de métodos de estimación de modelos econométricos lineales y no lineales para datos longitudinales y de corte transversal; y sus aplicaciones en demografía, educación, salud y mercados de trabajo. Recientemente Alfonso ha trabajado en temas relacionados al diseño conceptual y estadístico de encuestas sociales y experimentos.

Andrea Luviano es médica cirujana egresada de la Escuela de Medicina del Instituto Tecnológico y de Estudios Superiores de Monterrey y Maestra en Salud Pública por la Escuela de Salud Pública de Harvard T.H. Chan. En este proyecto sobre COVID-19 forma parte del grupo de modelación encargada de la adaptación del modelo SC-COSMO al contexto mexicano. Anteriormente, se desempeñó como asesora de la Dirección General y de la Dirección de Planeación Estratégica Institucional del Instituto Mexicano del Seguro Social y actualmente es asistente de investigación del Doctor Fernando Alarid-Escudero. Sus temas de interés están relacionados con políticas de salud y ciencias de la decisión en salud.

El área de análisis y visualización de datos cuenta con José Manuel Cardona Arias, quien es egresado de la Licenciatura en Políticas Publicas del CIDE. Su especialidad es el uso de distintos software y lenguajes de programación de vanguardia para el análisis y visualización de datos. Sus intereses como investigador se concentran en la evaluación de proyectos para la disminución de la pobreza y en temas de salud pública.

Regina Isabel Medina Rosales, estudiante de la Licenciatura en Políticas Publicas del CIDE, es científica de datos en PADeCI. Ha sido asistente de investigación como parte del Estudio Longitudinal del Desarrollo de los Niños y Niñas de Aguascalientes de CIDE–Región Centro (EDNA). Fue profesora de secundaria rural del sistema CONAFE así como delegada de la sociedad civil en 2019 de la Comisión de la Condición Jurídica y Social de la Mujer de Naciones Unidas.

Mariana Fernández Espinosa es egresada de Ingeniería en Sistemas Computacionales de la Universidad Autónoma de Aguascalientes. Mariana es ingeniero de datos y modelador junior del grupo de modelación de PADeCI encargada del desarrollo de la estructura computacional necesaria para el uso del modelo SC-COSMO. Ha colaborado en diversos proyectos de investigacion en la Autónoma de Aguascalientes, la Universidad Autónoma de Querétaro y el Centro de Investigación en Ciencias de Información Geoespacial. Fue galardonada con el Premio Estatal y Municipal de la Juventud de Aguascalientes en 2018 en la categoría “Habilidades científicas y tecnológicas”. Fue becada por la empresa Huawei para realizar una estancia en Shenzhen sobre tecnología 5G.

Hirvin Azael Díaz Zepeda es estudiante de la maestría en Métodos para el Análisis de Políticas Públicas (METPOL) del CIDE y licenciado en Economía de la Universidad Nacional Autónoma de México. Es parte del equipo de modelación desarrollándose como modelador junior. Anteriormente ha sido asistente de investigación en el Centro de Estudios del Instituto Federal de Telecomunicaciones y analista en el área de riesgo financiero de una de las empresas más importantes de microfinanciamiento del país.

Hugo Berumen es Médico Pasante de Servicio Social en la modalidad de investigación, se encuentra en PADeCI con el interés de especializarse en ciencia de datos, y el desarrollo y aplicación de modelos epidemiológicos, estadísticos, y matemáticos. Colabora en proyectos de análisis de decisión para identificar estrategias óptimas de prevención, control y tratamiento de distintas enfermedades, como la enfermedad renal crónica en Aguascalientes.

La gestión y organización de un equipo tan diverso no sería posible sin Marcela Pomar Ojeda quien es historiadora egresada de la Universidad Autónoma de Aguascalientes, editora con 20 años de experiencia en el ramo, Maestra en Administración y Evaluación de Proyectos por la UP y estudiante de la Licenciatura de Economía en la UNAM. Ha sido columnista de La Jornada Aguascalientes y es directora ejecutiva de la revista Aguaardiente de la UAA. Es colaboradora académica en la División de Administración Pública y en el Programa de Política de Drogas del CIDE, Región Centro. Participó como coorganizadora a fines de 2017 del colectivo aguascalentense Ciudadanía Informada y Activa (CIA), conformado por ciudadanos interesados en la toma de conciencia social y política.

La vinculación con distintas instituciones y sociedad civil se encuentra a cargo de Karina Alejandra Leyva Rodríguez, quien es socióloga egresada de la Universidad Autónoma de Aguascalientes y maestrante en estudios sociopolíticos en la Universidad de Guadalajara. Se especializa en estudios sobre movimientos sociales, feminismos y análisis de redes sociales. Ha sido becada en múltiples ocasiones por la Academia Mexicana de Ciencias para realizar estancias de investigación sobre derechos humanos de las mujeres y en 2017 fue ganadora del primer lugar del área de Ciencias Sociales, Artes y Humanidades del quinto Encuentro de Jóvenes Investigadores en el estado de Aguascalientes.

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