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Una vida examinada: reflexiones bioéticas
Por PUB UNAM
El Programa Universitario de Bioética (UNAM) desarrolla investigaciones interdisciplinarias, doc... El Programa Universitario de Bioética (UNAM) desarrolla investigaciones interdisciplinarias, docencia y difusión que promuevan la reflexión y el debate social, que sea a la vez científico y filosófico, laico y plural, sobre dilemas propios de la bioética. Este blog presentará temas de actualidad, analizados desde una perspectiva bioética, con el objeto de contribuir a la construcción de una cultura de responsabilidad que promueva el respeto de los derechos humanos, de la diversidad cultural, del medio ambiente y las especies con las que compartimos el planeta. (Leer más)
COVID-19mx: Dialogando con Arturo Erdely
¿Por qué se toman datos de diferentes fechas? Porque los datos que presentan día a día en la conferencia son una foto del pasado.
Por Ricardo Strausz
2 de mayo, 2020
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Arturo Erdely, antes que nada, déjame disculparme si te ofendí; no era mi intención. Veo con agrado que logré llamar tu atención y que te tomaste el tiempo de leer y analizar en detalle el artículo que me publicó Animal Político, al punto de encontrar un error de dedo en un dígito en una tabla que tiene 300 números, y de varios dígitos en promedio. Aunque ese error es totalmente irrelevante para el análisis que he venido haciendo desde que comenzó esta epidemia en Mexico —de no serlo, me habría brincado antes a la vista— evidencia que te tomaste el tiempo de revisar hasta el más mínimo detalle; tomo nota de todas tus observaciones, y las oportunas las adopto con gusto.

Para empezar, en tu texto titulado Aritmética López-Gatelliana escribes: “Por más que le busco e investigo, no logro entender qué sentido o justificación tiene dividir el dato de casos estimados al 28 de marzo entre el dato de casos confirmados al 8 de abril”, así que, eso de que “no entiendes” lo dijiste tú antes que yo.

Paso ahora a explicarte mi interpretación de por qué se toman datos de diferentes fechas. Como mencioné un par de veces en mi artículo, los datos que presentan día a día en la conferencia son una foto del pasado. Cada persona que se confirmó el día 8 de abril, llevaba unos 11 días infectada (en promedio) por lo que te permiten, en el mejor de los casos, estimar cuanta gente había infectada 11 días antes de esa fecha, es decir, te permiten estimar cuantos infectados había el 28 de marzo. Al hablar de letalidad —“…dividir una cantidad que corresponde al 17 de abril (546 fallecimientos) entre una cantidad que corresponde al 4 de abril (55951 casos estimados)…”— el razonamiento es análogo: cuando alguien ya falleció llevaba, según los datos oficiales, un promedio de 13 días infectado, por lo que si quieres aproximar la “letalidad real” del SARS-CoV-2 en México —en contraposición con la “tasa de letalidad estadística”— debes comparar las defunciones de un día, con los casos estimados 13 días antes. Te invito a repasar mi “ejercicio mental” con esta perspectiva, y quizá así ahora me entiendas mejor. Como ese artículo no pretendía ser un reporte técnico, sino un texto de divulgación, lo hice con cifras redondeadas a número enteros, y hablando de semanas como medida del tiempo, para facilitar que el lector se concentre en el método más que en la aritmética.

Vale la pena decir acá que atrás de los modelos que han desarrollado nuestros colegas para tratar de predecir qué esperar de esta epidemia hay muchos detalles técnicos, propios de un Sistema Dinámico Complejo, que van mas allá de la estadística y no vale la pena tratar de explicar aquí, pero la idea fundamental —el modelo de ecuaciones diferenciales SIR— es simple y está expresada en el ejercicio mental: hay un universo de personas susceptibles, algunos se infectan y de estos algunos se recuperan y otros fallecen. Lo más importante para el control epidemiológico oportuno es aproximar de la mejor manera posible las velocidades de cambio —las derivadas, diríamos en una clase de cálculo— en este proceso; es decir, aproximar qué tan rápido cambia el conjunto de infectados y que tan rápido se recuperan o fallecen estos.

Sin embargo, independientemente de modelos y teorías, en este momento el reto es mantener camas libres en los hospitales que atienden COVID-19 ya que se aproxima el momento de mayor desafío; en particular, la Ciudad de México ya está a poco más de la mitad de su capacidad y no aguanta otra duplicada de casos graves. Por lo anterior, me parece fútil seguir discutiendo las ventajas y desventajas del sistema Centinela. La pregunta relevante en este momento es: ¿cómo aplicamos los datos que tenemos para usar de la mejor manera nuestro sistema de salud y minimizar las defunciones causadas por COVID-19 en México?

Aprovecho el espacio para mandar mi más sincera admiración a todos los equipos interdisciplinarios de trabajo que han integrado los datos epidemiológicos de la Secretaria de Salud para modelar esta epidemia; han hecho un trabajo colosal.

#SomosUnSoloNosotros

#QuédateEnCasa

* El doctor Ricardo Strausz es investigador del Instituto de Matemáticas de la UNAM.

 

Las opiniones publicadas en este blog son responsabilidad únicamente de sus autores. No expresan una opinión de consenso de los seminarios ni tampoco una posición institucional del PUB-UNAM. Todo comentario, réplica o crítica es bienvenido.

 

COVID-19 en México. ¿Cómo interpretar los datos oficiales?

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