{"id":85,"date":"2020-04-17T17:35:30","date_gmt":"2020-04-17T17:35:30","guid":{"rendered":"https:\/\/blogs.ua.es\/microscopiosocial\/?p=85"},"modified":"2020-04-19T06:04:41","modified_gmt":"2020-04-19T06:04:41","slug":"sobre-las-rupturas-en-las-series-de-datos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/blogs.ua.es\/microscopiosocial\/2020\/04\/17\/sobre-las-rupturas-en-las-series-de-datos\/","title":{"rendered":"Sobre las rupturas en las series de datos"},"content":{"rendered":"

Uno de los temas que m\u00e1s est\u00e1 dando que hablar es el de la calidad de los datos para seguir la pandemia. Hoy, sin ir m\u00e1s lejos, Espa\u00f1a ha anunciado una ruptura en la serie de datos<\/a> para armonizar datos auton\u00f3micos y tambi\u00e9n ha sido sonoro el caso de China<\/a> que ha aumentado su cifra de fallecidos o el de hace unos d\u00edas en Francia<\/a> para incluir personas fallecidas en residencias. Esto, por supuesto, sirve para desmoralizar a algunos, para interpretarlo como chapuza por otros, para levantar sospechas de manipulaci\u00f3n, para criticar, y, en general, ayuda poco a crear certidumbre, pero \u00bfc\u00f3mo se puede evitar?<\/p>\n

Renuncia de responsabilidad: lo que viene a continuaci\u00f3n no es para legitimar a ning\u00fan gobierno (ya que todos producen series con rupturas, excepto el de Corea del Norte<\/a> que se mantiene con cero casos<\/a>, lo que creo que apoya lo que digo a continuaci\u00f3n).<\/p>\n

Para conseguir una serie sin rupturas<\/strong> se tendr\u00edan que dar m\u00faltiples circunstancias que no se pueden dar en el caso de una pandemia, me explico:<\/p>\n

    \n
  1. Durante todo el per\u00edodo debes tener la misma capacidad de hacer pruebas (tests<\/em>). Sin embargo, esta capacidad tiende a aumentar conforme avanza el tiempo.<\/li>\n
  2. En todo el territorio debes tener la misma capacidad de hacer pruebas. En muchos pa\u00edses las pruebas estuvieron centralizadas al principio en unos pocos laboratorios y se han ido extendiendo con el tiempo.<\/li>\n
  3. La capacidad no debe ser desbordada en ning\u00fan momento puntual ni en ning\u00fan lugar del territorio. La alta concentraci\u00f3n de casos en un momento concreto en una ciudad podr\u00eda sobrepasar la capacidad local. Esto ha sido\/es\/ser\u00e1 habitual con crecimientos exponenciales.<\/li>\n
  4. Se debe usar siempre el mismo instrumento de medida. Aqu\u00ed tenemos las PCR, los “tests” r\u00e1pidos, las pruebas serol\u00f3gicas<\/a>… cada una con sus caracter\u00edsticas propias.<\/li>\n
  5. El instrumento de medida se debe usar siempre en las mismas circunstancias (la probabilidad de un falso negativo, por ejemplo, depende del momento del per\u00edodo de incubaci\u00f3n en el que se aplique la prueba). Nadie puede saber en qu\u00e9 momento de este per\u00edodo se encuentra un potencial caso.<\/li>\n
  6. La prueba a aplicar deber\u00eda tener una sensibilidad del 100% y una especificidad del 100%. Esto es muy raro en cualquier prueba diagn\u00f3stica. No he conseguido buena documentaci\u00f3n sobre las pruebas que se aplican con el COVID pero parece que no cumplen con el 100% en ninguna de las dos dimensiones, esto es, son susceptibles de producir falsos positivos y falsos negativos (y adem\u00e1s han circulado muchas pruebas defectuosas, las \u00faltimas en el Reino Unido<\/a>).<\/li>\n
  7. Depende de la prevalencia de la propia enfermedad que se quiere investigar. El valor predictivo de una prueba diagn\u00f3stica depende de lo prevalente (lo frecuente, para entendernos) que sea la enfermedad<\/a>. \u00bfAlguien quiere m\u00e1s dinamismo? Esto es casi como lo del principio de incertidumbre de Heisemberg.<\/li>\n
  8. Se debe aplicar siempre a la misma poblaci\u00f3n. En la fase inicial se aplicaba a personas con viajes a zonas afectadas, despu\u00e9s se aplicaron a personas hospitalizadas con s\u00edntomas graves y\/o a sus contactos, seg\u00fan el pa\u00eds con m\u00e1s o menos intensidad, luego se puso \u00e9nfasis en personas con profesiones de riesgo (sanitarios, etc.), rara vez a personas que no presentan s\u00edntomas e, incluso, en nuestro contexto, rara vez a las personas con s\u00edntomas leves. Ahora preparamos estudios para extraer muestras representativas de la poblaci\u00f3n en las que hacer pruebas serol\u00f3gicas<\/a>. Y el criterio seguir\u00e1 cambiando (\u00a1y es bueno que lo haga!).<\/li>\n
  9. Tambi\u00e9n es importante no cambiar la definici\u00f3n de caso. No es igual definir como caso a cualquier persona que haya dado positivo en cualquier prueba, que hacerlo solo con los que han dado positivo en PCR. Igualmente, se est\u00e1 tratando a personas como casos de COVID, debido a su sintomatolog\u00eda cl\u00ednica, aunque las pruebas hayan dado negativo por lo que no es igual incluir casos sospechosos y confirmados. Tambi\u00e9n ha habido cambios en si se considera caso a toda persona que fallece con COVID con independencia de las otras enfermedades que padezca, tambi\u00e9n habido diferente criterio seg\u00fan si el fallecimiento se ha producido en hospital o en residencia.<\/li>\n
  10. Toda la poblaci\u00f3n a estudiar debe tener el mismo acceso a las pruebas durante todo el per\u00edodo. Esto depende de factores tales como la gravedad de los s\u00edntomas (los que no desarrollan s\u00edntomas tender\u00e1n a no buscar pruebas), c\u00f3mo son percibidos e interpretados los s\u00edntomas por el individuo, el acceso al sistema de salud (por distancia, motivos econ\u00f3micos, saturaci\u00f3n de las v\u00edas de comunicaci\u00f3n, etc.), la disponibilidad de las pruebas, etc\u00e9tera.<\/li>\n
  11. En ninguno de los puntos de la cadena de producci\u00f3n de la informaci\u00f3n debe haber errores. Es decir, no debe haber errores al tomar las muestras de los pacientes, ni al conservarlas, ni al manipularlas en el laboratorio, ni al trascribir los resultados y comunicarlos, etc. En una epidemia con subidas y bajadas fuertes, pero tambi\u00e9n con curva de aprendizaje, creo que es arriesgado asumir que los errores son constantes.<\/li>\n<\/ol>\n

    En definitiva, toda serie de datos tender\u00e1 a presentar rupturas, en especial, ante un fen\u00f3meno emergente. Todo sin necesidad de que un estado en particular quiera maquillar sus datos, que, por supuesto, tambi\u00e9n puede ocurrir, aunque en los tres casos mencionados al principio de este art\u00edculo los cambios que han incluido ser\u00edan en contra de su imagen como pa\u00eds. Corea del Norte es la excepci\u00f3n, pues su serie de datos no tiene rupturas.<\/p>\n

    Desde luego que hubiera ayudado (y mucho) haber contado antes de una crisis como esta con una s\u00f3lida red de laboratorios, protocolos coordinados entre territorios, capacidades industriales propias en cada pa\u00eds para producir los reactivos y componentes necesarios para las pruebas, equipos de vigilancia amplios formados para la producci\u00f3n, depuraci\u00f3n y an\u00e1lisis de datos o haber dispuesto de una red de centros de salud p\u00fablica bien dotada de recursos humanos para poder llegar a todos los casos y sus contactos, etc\u00e9tera, pero esa no era nuestra situaci\u00f3n de partida (se tarda d\u00e9cadas en construirla y unos pocos impulsos austericidas en reducirla<\/a>).<\/p>\n

    En la investigaci\u00f3n que yo aprend\u00ed a hacer, \u00e9ramos muy conscientes de los problemas con los datos, cualquier serie de datos tiene errores y problemas de ruptura de la serie (incluido el PIB, el paro, el IPC, el Euribor o cualquier otro que hayamos sacralizado). Por ello, la clave para entender un fen\u00f3meno consiste en la triangulaci\u00f3n de fuentes de informaci\u00f3n (combinaci\u00f3n de fuentes), el estudio de fen\u00f3menos asociados y la aplicaci\u00f3n de otras formas de triangulaci\u00f3n (de observadores, de an\u00e1lisis, de paradigmas explicativos, etc.). Se trata de valorar las diferencias entre resultados, reconociendo que existe distancia entre la realidad y la medici\u00f3n de la misma, lo que lleva a reconocer el riesgo de error y nuestro desconocimiento.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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