JEFFREY A. TUCKER-EL PUNTO DECIMAL QUE HIZO QUE EL MUNDO EXPLOTARA

Mi breve introducción y mi traducción de este artículo fueron censurados por Facebook, sin explicación alguna de por qué, excepto la usual cobertura insípida de “violar las normas” de Facebook, que lo que hace es echar sal sobre la herida y sobre la libertad de expresión.

Me trajo a mi memoria algo que mis buenas maestras de primaria siempre me enseñaron: la importancia del punto, ya fuera en la escritura, pero, en especial, en cuanto a los números. Por eso no entiende uno que profesionales tan preparados hayan cometido ese error y que no lo hayan aceptado haber cometido, máxime cuando fue estímulo para la aprobación de medidas contra el Covid que muchos estados luego tomaron y que han causado tanto daño a las personas.

EL PUNTO DECIMAL QUE HIZO QUE EL MUNDO EXPLOTARA

Por Jeffrey A. Tucker
American Institute for Economic Research
16 de diciembre del 2020

NOTA DEL TRADUCTOR: Para utilizar los ligámenes de las fuentes del artículo, entre paréntesis y en azul, si es de su interés, puede buscarlo en su buscador (Google) como jeffrey a. tucker institute for economic research world December 16, 2020 y si quiere acceder a las fuentes, dele clic en los paréntesis azules.

¿Cuáles fueron las bases del pánico que condujo a que las luces sobre la civilización se obscurecieran? Aquí la fecha más importante puede ser el 11 de marzo del 2020. Esa fue cuando el propio Congreso voló hacia un pánico injustificado, y estuvo de acuerdo con una cuarentena ante la urgencia de los “expertos.” Los gobernadores de los estados lo siguieron, uno tras otro, con pocas excepciones, y el resto del mundo se unió al frenesí de la cuarentena.

En febrero, la gente estaba sufriendo por conocer la respuesta a lo siguiente: ¿Tendría este “virus novedoso” patrones familiares que asociamos con la influenza, gripes estacionales y otros patógenos predecibles y administrables? ¿O sería este algo totalmente diferente, sin precedente en nuestras vidas, aterrador y universalmente mortal?

Cruciales en esta etapa fueron los mensajes acerca de la salud pública. En pandemias previas después de 1918 y durante el siglo XX, el mensaje central era estar calmo, ir al médico si usted se sentía enfermo, evitar infectar deliberadamente a otros, y, en caso contrario, confiar en los sistemas existentes y mantener funcionando a la sociedad. Por mucho tiempo este fue considerado un mensaje responsable acerca de la salud pública, y fue básicamente en donde estuvimos durante la mayor parte de enero y febrero, cuando las publicaciones, independientemente de sus visiones políticas, mantuvieron la sobriedad y la racionalidad.

Esta vez algo cambió dramáticamente. Ellos impulsaron el pánico, explotando un atávico temor a la enfermedad. La realidad de la pandemia, como resultado, ha sido familiar. La severidad de su impacto ha sido radicalmente desigual en la demografía, golpeando principalmente a ancianos y enfermos con un 40% de las muertes, que pueden trazarse a instalaciones de cuido a largo plazo, con una edad promedio de muerte casi igual a la vida promedio. Es migratorio regionalmente. Sigue un patrón estacional desde ser pandémico a su equilibrio endémico.

Lo que ha sido diferente ha sido el mensaje que casi universalmente ha sido estructurado para crear un frenesí en el público, desde que el New York Times del 28 de febrero urgió “ir al medioevo” hasta la última demanda de la revista Salon para que el pánico sea mayor.

Mi propio sentimiento de un final inminente empezó el 6 de marzo, con la cancelación del festival de cine y medios interactivos South by Southwest en Austin Texas, sólo por decisión del alcalde y totalmente sin precedente moderno alguno. Escribí acerca de eso el 8 de marzo.
Cuatro días más tarde, el presidente Trump dio un discurso a toda la nación que terminó con un anuncio impactante, de que los todos los vuelos desde Europa serían detenidos a fin de mantener alejado al virus, aunque el virus ya había estado aquí desde enero. El día siguiente, el 13 de marzo, la administración emitió lo que equivalía a un plan de cierre de la nación.

Sin embargo, este cronograma deja de lado un paso crucial.

Deberíamos agradecerle a Ronald B. Brown de la Universidad Waterloo por su artículo extraordinario que aparece en Disaster Medicine and Public Health Preparedness (Vol. 14, No. 3): “Public Health Lessons Learned From Biases in Coronavirus Mortality Overestimation.”
[“Lecciones de Salud Pública Aprendidas de Sesgos en la Sobreestimación de Mortalidad por el Coronavirus.”] También aparece en los Institutos Nacionales de Salud de Estados Unidos (NIH por sus siglas en inglés), fechado 12 de agosto. La tesis de nuestro autor es que la sobrerreacción salvaje y las cuarentenas de la vida sin precedentes, empezaron con lo que fue una mezcla terminológica que condujo a poner mal el sitio de un punto decimal en un reporte de los NIH.

Era aparentemente un error pequeño, pero dio base para que Anthony Fauci testificara ante el Comité de Reforma y Supervisión del Congreso, acerca de la seriedad del novedoso virus que se estaba esparciendo alrededor del globo.

He aquí el video en cuestión [que puede encontrarse en Google como jeffrey a. tucker institute for economic research world December 16, 2020]. Al verlo, notará la enorme diferencia entre la tasa de fatalidades por la infección, la tasa de fatalidades de casos y la tasa de mortalidad general. En ninguna parte él menciona las tasas de sobrevivencia. Ninguna persona que estaba presente rechazó sus afirmaciones. En medio de la lluvia de datos, él finalmente hace un resumen en una forma que aterrorizó a todos. El Covid, dijo él, es “10 veces más letal que la gripe estacional.”

Incluso, aparte de esa predicción, toda su actuación fue: esto es enteramente nuevo, sumamente mortal, e insoportablemente inmanejable sin medidas extremas. El mensaje implícito de Fauci al Congreso y al pueblo estadounidense era que es hora de tener pánico.

Note todo el lenguaje confuso y que induce a la confusión: él se refiere a la “tasa de mortalidad” sin especificar qué es lo que él da a entender por ella, lanza números tan altos como un 3%, y, después, habla de “casos” sin síntomas. En todo este desastre de aparente ciencia, Fauci estaba alegando lo que, de hecho, él no podía saber, al mezclar dos juegos de datos diferentes, y extrapolar en formas que le permitían hacer una afirmación totalmente sin base, que muy obviamente terminó siendo falsa. Hace dos años, 61.000 estadounidenses de todas las edades murieron de influenza, excluyendo a las causadas por otras enfermedades. Si usted incorrectamente impone sobre ello una “tasa de fatalidad de casos” de 0.1% y la extrapola a las infecciones por Covid, termina con al menos 800.000 muertes tan sólo por el Covid ̶ no “con” o “que involucran” al Covid, tal como los Centros para el Control de Enfermedades de Estados Unidos (CDC) clasifican hoy las muertes (eso por sí solo representa un gran cambio). Esta es una predicción aterradora en el momento; parecía agregar peso a las estimaciones del Imperial College de Londres, de que 2.2 millones de personas morirían si no se ponían cuarentenas. Este testimonio indujo a toda una generación de legisladores a creer que ninguna de las medidas médicas tradicionales podría o funcionaría. No hay comparación de esta con la gripe o cualquier enfermedad respiratoria. Este fue lo Otro que justificó una emergencia nacional única en muchas generaciones, que requería acabar con nuestra forma de vida.

El problema es que todo el alegato se basaba en afirmaciones terminológicamente malas que alimentaron un error matemático básico. Como lo explica Brown:

“El sesgo de muestreo en los cálculos de la mortalidad del coronavirus condujo a un aumento de 10 veces en sobreestimar la mortalidad incrementada el 11 de marzo del 2020, en el testimonio ante el Congreso de Estados Unidos. Muy posiblemente este sesgo provino de un sesgo de la información debido a una mala clasificación de la tasa de fatalidades por infección (TFI) de la influenza estacional, como una tasa de fatalidades de casos (TFC), evidente en un editorial del New England Journal of Medicine.org. Evidencia de la Organización Mundial de la Salud confirmó que la TFC aproximada del coronavirus es generalmente no mayor que aquella de la influenza estacional. Al inicio de mayo del 2020, los niveles de mortalidad por el COVID-19 eran considerablemente menores que las sobrestimaciones predichas, un resultado que el público atribuyó a medidas de mitigación exitosas en contener la diseminación del novedoso coronavirus.”

Sigamos aquí a Brown cuando él lleva al lector a través de las diferencias cruciales entre la TFI y la TFC. Las TFIs obtenidas de muestras a través de la población “incluyen infecciones no diagnosticadas, asintomáticas y leves.” Para calcular las TFI promedio a través de la población, usted distribuye aleatoriamente las muestras para juzgar su prevalencia. Los resultados incluyen los casos -lo que nosotros solíamos llamar gente “enferma”- pero los extiende a gente que simplemente transporta trazas del virus muerto, pero que no son un peligro sustancial de pasarlo hacia adelante o experimentar algunos resultados severos. Los casos, por otra parte, “se basan exclusivamente en grupos relativamente pequeños de casos diagnosticados como de moderados a severamente enfermos, al inicio de un brote.” El TFC es un grupo más pequeño. Brown suministra el siguiente gráfico, [que puede encontrarse en Google como jeffrey a. tucker institute for economic research world December 16, 2020] para mostrar cómo por mucho tiempo la epidemiología ha considerado la diferencia.

Con base en tan sólo este gráfico, usted puede ver porqué se hace crucial usar correctamente estos términos. El TFC es mayor; el TFI es más bajo; la tasa de mortalidad bruta es aún más baja. El TFC mide la severidad; el TFI mide la prevalencia. Estos son los dos grandes temas que uno necesita saber para valorar si y en qué grado un brote viral es leve, moderado, serio o severo. Esto es importante debido a la realidad por mucho tiempo observada de los virus respiratorios: hay una compensación de las fuerzas. Entre más severo es el virus, más rápidamente se termina a sí mismo. Entre más leve (y “más inteligente”) es, más se puede diseminar. Mezclar severidad y prevalencia es hacer un enredo de todas las categorías importantes que los especialistas en enfermedades infecciosas usan para evaluar el impacto social de un virus nuevo.

Aún más, si usted va a comparar qué tan severa es una pandemia, usted tiene que comparar manzanas con manzanas, lo que significa que, como mínimo, debemos tener cuidado en distinguir manzanas de naranjas de peras. Eso es lo que precisamente no hicieron los mensajes previos que rodearon al coronavirus.

Casos no son muertes; incluso más crucialmente, los casos en un sentido tradicional significan que la gente está enferma en la realidad, no meramente que ellas han mostrado estar positivas con una prueba de reacción en cadena de la polimerasa (PCR). Para agregar a la confusión, hoy la mayoría de las fuentes de datos de Covid usan el término “casos” para identificar cualquier prueba positiva, con o sin síntomas, cuando la palabra correcta debería ser “infecciones.” Aún más, la prueba PCR como tal presenta sus propios problemas. Como lo hace ver Brown, “Una seria limitación de las pruebas RT-PCR es que la detección del ácido nucleico no es capaz de determinar la diferencia entre virus infecciosos y no infecciosos.” El uso extenso de la prueba PCR ha hecho su propia contribución a nublar todas estas distinciones cruciales.

Ahora considere un extraordinario artículo del New England Journal of Medicine que apareció el 28 de febrero, con Anthony Fauci como el coautor. La importancia de la pieza radica en que alegaba que el Covid y la influenza son muy similares en cuanto a severidad. “Las consecuencias clínicas generales del Covid-19 pueden en última instancia ser más parecidas a aquellas de una severa influenza estacional (la que tiene una tasa de fatalidad de casos de aproximadamente 0.1%) o a una influenza pandémica (similar a aquellas de 1957 y 1968), en vez de una enfermedad similar al SARS o al MERS, que habían tenido tasas de fatalidad de casos de entre 9 y 10% y 36%, respectivamente.”

Lo que aquí importa no es la predicción en sí, sino cambiar la palabra infección por caso: la influenza tiene “una tasa de fatalidad de casos de aproximadamente 0.1%” Esto fue incorrecto incluso al momento de escribirse. Usted puede llamarlo un error de imprenta o francamente artero. No obstante, hasta la OMS ha identificado a la cifra de 0.1% como la tasa de fatalidades por infección. Si usted supone un caso sintomático confirmado por cada 10 infecciones (o lo que ahora es confusamente llamado “casos acumulativos”), el error podría ser un decimal mal puesto: 0.01% no 0.1%. Sin embargo, el artículo de Fauci directamente contradice a la OMS, y va en contra de todo lo que ya entonces era conocido. Pero, su afirmación de TFC acerca de la gripe es precisamente lo que le condujo a alegar enfrente del comité del Congreso, que el Covid sería mortal en formas que desafiaban todas las experiencias de esta generación.

Brown explica todavía más:

“Cuando se puso en marcha la campaña para mitigar la transmisión del coronavirus entre marzo y mayo del 2020, los totales en los Estados Unidos de la mortalidad esperada por el coronavirus aparecían ser mucho menores que la sobreestimación reportada en el testimonio ante el Congreso el 11 de marzo. Comparada con la más reciente estación de la severa influenza A (H3N2) en 2017-2018, con 80.000 muertes reportadas por funcionarios de los CDC, los totales de mortalidad por el coronavirus en Estados Unidos habrían alcanzado exactamente los 80.000 el 9 de mayo del 2020. Pero, entonces, en comparación con la influenza del 2017-2018, era claro que el total de la mortalidad por el virus durante la estación no estaría cerca de las 800.000 muertes inferidas de la sobrestimación de 10 veces en la mortalidad reportada al Congreso. Incluso después de ajustar por el efecto de medidas de mitigación exitosas, que pueden haber reducido la tasa de transmisión del coronavirus, parece poco posible que tantas muertes fueran completamente eliminadas por una intervención no farmacéutica, como el distanciamiento social, que se intentó sólo para contener la transmisión de la infección, no para suprimir infecciones y muertes relacionadas. También, a principios de mayo del 2020, una encuesta en el estado de Nueva York a 1.269 pacientes de COVID-19 recientemente admitidos a 113 hospitales, encontró que la mayoría de los pacientes habían estado siguiendo las órdenes de quedarse en casa durante seis semanas, lo que elevó las sospechas de los funcionarios estatales acerca de la efectividad del distanciamiento social. Aun así, las encuestas mostraron un público que daba créditos al distanciamiento social y otras medidas de mitigación, por reducir las muertes predichas del COVID-19, y por mantener segura a la gente ante el coronavirus.”

Sin embargo, al momento de escribir esto, las muertes que “involucran a” o “con” Covid han pasado de 300.000, que, si bien la mitad de elevadas de lo que el Congreso escuchó el 11 de marzo, son aún así bastante altas, siempre que estas muertes no hayan sido ampliamente mal clasificadas. No obstante, el 24 de marzo, los CDC hicieron un anuncio de importancia seria. Ahora calcularían la mortalidad del coronavirus incluyendo muertes “probables” o “posibles” en el código de la Clasificación Internacional de Enfermedades (ICD por sus siglas en inglés).

Esto se convirtió en una invitación a la mala clasificación. Gente que de otra manera habría sido calificada previamente como que había muerto por enfermedad del corazón o alguna otra comorbilidad, ahora podía ser clasificada como Covid. Esto también incorporó un incentivo financiero para así hacerlo. Por esta razón, cuando los CDC anunciaron que “para un 6% de las muertes, el Covid-19 fue la única causa mencionada,” significó un impacto sobre la gente. Lo que eso significa es que el 94% de las muertes atribuidas al Covid estaban asociadas con comorbilidades adicionales, que impedían al sistema inmune luchar contra el virus.

Con posterioridad al testimonio de Fauci del 11 de marzo, en que mezcló la TFI y la TFC, los medios nacionales enloquecieron ante la comparación entre el Covid y la influenza. El artículo siguiente, por ejemplo, explotó de Business Insider en junio: “La tasa de mortalidad del coronavirus en Estados Unidos es 50 veces más alta que aquella de la influenza. Vea cómo ellas se comparan por rangos de edad.” Si usted mira los gráficos con cuidado, verá algo sospechoso: ellos calcularon la tasa de fatalidades por infección de la gripe contra la tasa de fatalidad de casos del Covid. Eso necesariamente genera una sobreestimación salvaje de las muertes por Covid. Las gráficas son aterradoras ̶ y no tienen nada que ver con la realidad.

Demos un salto hacia delante a partir de los días de testimonio hasta un mes más tarde, cuando el pánico total ya había golpeado a Estados Unidos. Hablando en una conferencia de prensa en la Casa Blanca, Fauci, entonces, hizo una afirmación que tensa la credibilidad en todo nivel. Dijo en la conferencia de prensa de la Casa Blanca que las exigencias y el “distanciamiento social” no podían y no deberían relajarse hasta que dejaran de haber “casos nuevos, muertes.” Tal cosa ha sucedido tan sólo una vez en la historia de los virus: la viruela. Tomó 250 años entre los primeros experimentos con inoculación y la erradicación final. Y, a pesar de ello, aquí tenemos a Fauci explicando que la vida no podía ser normal y funcionando de nuevo, hasta que la diseminación de este este virus, relativamente leve para el 95% de la población, ¡fuera completamente erradicado del planeta!

Y, ahora, tenemos la vacuna, y permanecen muchas preguntas acerca de ella, como por qué poblaciones no vulnerables preferirían tomarla en vez de ganar la exposición necesaria para una inmunidad adquirida naturalmente. Hacer tal pregunta básica está muy cerca de convertirse en tabú, aun cuando legisladores y otras instituciones están jugando con la idea de hacerla obligatoria. Aun así, muchos de los promotores de las cuarentenas de principios de este año están diciendo que ella no nos permitirá regresar a la normalidad, que nos quitemos las mascarillas, que dejemos de ir al cine o que volvamos a viajar. Esta es precisamente la creencia que usted puede esperar de una masa que participó en lo que John Ioannidis llamó “evidencia de fiasco de una sola vez en un siglo” y que está desesperadamente tratando de salir de una pérdida de cada pedacito de credibilidad científica.

Poco importa si Brown está en lo correcto, de que todo el pánico puede verdaderamente trazarse a un estallido cerebral de parte de Fauci ̶ o incluso, tal vez, una “mentira noble” deliberada para engañar al público para que acepte lo inaceptable. El problema que ahora enfrentamos es un enredo enorme acerca de la terminología, como que “infecciones” que podrían incluir tanto como un 90% de falsos positivos (según el New York Times), sean llamados casos, mientras que la condición una vez distinta llamada casos, que solía indicar efectivamente estar enfermo, ya no más tiene un significado preciso. Aquí la cacofonía de confusión estadística realmente embrolla la mente.

En medio de todo esto, finalmente, los propios CDC actualizaron sus propias estimaciones de las tasas de fatalidad por infección del Covid-19.
Sabiamente, los CDC tomaron en cuenta la enorme estratificación demográfica de los resultados severos. No existe una sola tasa que se aplique a la población entera o a un individuo en particular. Tan sólo hay estimaciones en retrospectiva de resultados. Ellos son los siguientes:

• 0.003% para los de 0 a 19 años
• 0.02% para los de 20 a 49 años
• 0.5% para los de 50 a 69 años
• 5.4% para los de 70 años y más

Dándoles vuelta a los datos para aseverarlo por la tasa de supervivencia por edades:

• 99.997% para los de 0 a 19 años
• 99.98% para los de 20 a 49 años
• 99.5% para los de 50 a 69 años
• 94.6% para los de 70 años y más

John Ioannidis resume la disparidad por edades con la siguiente tasa de fatalidad por infección para gente de menos de 70: 0.05%. Esta conclusión ha sido revisada por colegas y publicada por la Organización Mundial de la Salud.

¿Cómo se compara esto con la gripe? Realmente no lo sabemos. Un periodista científico Shin Jie Yong ha escrito, “Parece no haber datos acerca de la gripe estacional de TFIs para edades específicas.” Lo que esto significa es que el testimonio crucial de Fauci del 11 de marzo, en donde casualmente predijo basado en números malos, que el Covid sería 10 veces peor que la influenza, no puede ser confirmado ni rechazado con base en resultados severos para edades específicas.

A pesar de lo anterior, podemos ensamblar datos basados en años de vida perdidos. Considere la visión de largo plazo acerca del curso futuro de las vidas existentes. JustheFacts reporta:

“Si en última instancia [en el futuro] ocurren 500.000 muertes por el Covid-19 en Estados Unidos -o más del doble del nivel de una proyección prominente- la enfermedad se robará alrededor de 6.8 millones de años de vida de todos los estadounidenses que estaban con vida al inicio del 2020.

En contraste:

• la gripe les robará alrededor de 35 millones de años.
• los suicidios les robarán alrededor de 132 millones de años.
• los accidentes les robarán alrededor de 409 millones de años.

El cuadro “Años de Vida Perdidas durante las Vidas de Todos los Estadounidenses quienes Estaban con Vida” al Inicio del 2020 puede encontrarse en Google como jeffrey a. tucker institute for economic research world December 16, 2020.

Al haberse expandido los exámenes de pruebas del Covid entre toda la población, la tasa estimada de fatalidades por infección caerá aún más. Así, podemos observar un cuadro de “casos” (en realidad de exámenes positivos) alrededor de todo el mundo y compararlo con resultados severos y ver algo extraordinario que debería hacer que cada persona viviente cuestione fundamentalmente por qué ellos decidieron cerrar al mundo y destruir miles de millones de vidas.

Otra estadística que merece repetirse, el Covid -basado en infecciones versus muertes- tiene una tasa de supervivencia cercana al 99.9%. Imagínese cuan diferente habría sido el mundo si Fauci le hubiera dicho eso al Congreso aquel fatídico día de marzo. O ¿qué si Fauci hubiera revelado que la edad promedio de muerte por el Covid casi que igualaría a la vida promedio en Estados Unidos y la excedería en la mayoría de las partes del mundo? La gente presente podría haberse preguntado por qué del todo estaban teniendo tales audiencias.

Todas estas categorías de colocación de datos conllevan el peligro de crear una ilusión de control. Los virus no vienen con pequeños engranajes dentro de ellos con estas tasas. Los seres humanos recolectan los datos y los crean, y ninguno de ellos (ya sea TFI, TFC, tasas de infección, tasas de mortalidad, tasas de supervivencia) pertenece infaliblemente a un único individuo. Nuestra respuesta a un virus está supeditada a nuestra propia salud, edad, inmunidades cruzadas, memoria de las células T y mil otros factores que ningún político controla.

Lo que sabemos es que una confusión terminológica, un punto decimal mal puesto, una sola palabra equivocada en la descripción de los datos, y una cantidad masiva de supuestos arrogantes acerca de cómo controlar a un virus, ponen en movimiento una serie de acontecimientos que convierten a nuestro gran y próspero país en un desastre de confusión, desmoralización, servicios médicos dejados de recibir, negocios cerrados, artes y educación destruidos, y largas filas para obtener pan. Quienes impusieron las cuarentenas crearon este desastre abrumador, la gente que cambió nuestra confianza en una traición y una oleada de tonterías estadísticas, necesitan ver la ciencia y los datos tales como son y decir la verdad.

Jeffrey A. Tucker es director editorial del American Institute for Economic Research. Es autor de muchos miles de artículos en la prensa académica y popular y de nueve libros en 5 idiomas, siendo el más reciente Liberty or Lockdown. También es editor de The Best of Mises. Es conferenciante habitual en temas de economía, tecnología, filosofía social y cultura.

Traducido por Jorge Corrales Quesada.