Noten que también en nuestro país, al igual que como lo anunció la CDC para Estados Unidos, ahora los casos reportados con el virus incluirían “personas que no se había probado positivas por el virus, pero que podrían tenerlo.” O sea, no sólo las comprobadas, sino las presuntas por vivir en una misma familia y “mostrar síntomas.”

JOHN IOANNIDIS ADVIRTIÓ QUE EL COVID-19 PODRÍA SER UN “FIASCO DE DATOS ÚNICO EN EL SIGLO.” ESTABA EN LO CORRECTO

Por Jon Miltimore
Fundación para la Educación Económica
Jueves 23 de julio del 2020


NOTA DEL TRADUCTOR: Para utilizar los ligámenes de las fuentes del artículo, con letras en rojo y entre paréntesis, si es de su interés puede verlo en https://fee.org/articles/john-ioanni...-he-was-right/

La poca fiabilidad de los datos acerca del COVID-19 es un problema en el que todos parecen estar de acuerdo.

El jueves, un funcionario de salud de Florida le dijo a una estación local de noticias, que un joven, quien aparecía en una lista como víctima del COVID-19, no tenía condiciones subyacentes.

La respuesta sorprendió a los reporteros, quienes sondearon (probed ) en busca de información adicional.

“Él murió en un accidente de motocicleta,” aclaró el Dr. Raúl Pino. “En realidad, usted podría argüir que podría haber sido el COVID-19 el que hizo que se estrellara. No sé la conclusión de este caso.”

La anécdota es un ejemplo ridículo de una controversia (controversy) real que ha inspirado algunos memes (memes) vistosos: ¿qué debería definir una muerte por el COVID-19?

Si bien la pregunta es importante, tales incidentes pueden ser la punta del iceberg proverbial, en relación con la poca fiabilidad de datos acerca del COVID-19.

En mayo, una estación de radio pública en Miami dio a conocer (broke ) lo que pronto se convirtió en una historia nacional. Los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades de los Estados Unidos (CDC) han estado mezclando pruebas anticuerpos con pruebas virales, oscureciendo métricas claves que usan quienes hacen las leyes para determinar si ellas deberían reabrir sus economías correspondientes.

La historia pronto fue recogida por la Radio Nacional Pública (picked up by NPR), quien habló con un epidemiólogo que condenó la práctica.
“Reportar tanto la serología como las pruebas virales bajo la misma categoría no es apropiado, pues estos dos tipos de pruebas son muy diferentes y nos cuentan cosas diferentes,” le dijo a la Radio Nacional Pública la Dra. Jennifer Nuzzo, del Centro para la Seguridad en la Salud de Johns Hopkins.

Pronto The Atlantic siguió con un artículo que explicaba que la agencia estaba pintando una imagen inexacta del estado de la pandemia. La práctica, dijeron los escritores, estaba dificultando decir si más personas estaban en realidad enfermas o si simplemente habían adquirido anticuerpos al luchar contra el virus.

Eso no impresionó (were not impressed) a expertos de salud pública.

“¿Cómo pudo la CDC cometer tal error? Esto es un desorden,” dijo Ashish Jha, profesor K.T. Li de Salud Global en Harvard y director del Instituto de Salud Global de Harvard.

De cierta forma, el “desorden” no fue una sorpresa. Dos semanas antes, se reportó que la Dra. Deborah Leak Birx, coordinadora de respuesta del equipo de tarea del coronavirus de la Casa Blanca, en una reunión hizo trizas (ripped) a la agencia, diciendo “No hay nada de la CDC en que yo pueda confiar.”

Las preocupaciones de Birx acerca de los datos de la CDC no aliviaron las inquietudes de manipulación de datos. The New York Times especuló (speculated ) que, tal vez, la agencia había buscado “inflar los números de las pruebas con fines políticos.” El Texas Observer se preguntó (wondered ) si el estado estaba “inflando sus números de pruebas del COVID al incluir las pruebas de anticuerpos.”

Considerando los alardes, algunas veces cómicamente inexactos (comically inaccurate boasts) del presidente Trump acerca de las proezas con las pruebas en Estados Unidos, tal vez, tales preguntas se justificaban. Mucha gente que habló con el Times dijo que la respuesta era más sencilla, atribuyendo el fallido sistema a la “confusión y fatiga en departamentos de salud local y estatal sobrecargados.”

Si la manipulación de datos hubiera sido el motivo, los arquitectos de la trama estaban listos para un rudo despertar. El número de exámenes se disparó, pero, igual lo hizo el número de casos; el pico a fines de junio y durante julio desató nuevos temores acerca de una segunda ola y de más cuarentenas y de más acusaciones de que Estados Unidos estaba haciendo una chapuza de la pandemia (was botching the pandemic). (El pico fue resultado tanto de aumentos en las pruebas, incluyendo pruebas anticuerpos, como por un resurgimiento del virus.)

Las tensiones entre la Casa Blanca y su propia agencia se desbordaron la semana pasada, cuando la administración Trump le quitó a la CDC (stripped the CDC) su papel en la recolección de datos acerca de hospitalizaciones por el COVID-19.

¿UN FIASCO DE DATOS DE PROPORCIONES HISTÓRICAS?

Es difícil leer el drama, incompetencia y confusión sin pensar acerca del Dr. John Ioannidis, poseedor de la Silla C.F. Rehnborg en Prevención de Enfermedades en la Universidad Stanford.

En un artículo (article) del 17 de marzo en STAT, Ioannidis advirtió que el mundo estaba viendo lo que podría resultar en “un fiasco en la evidencia, único en un siglo.” A él le preocupó que los planificadores centrales estuvieran realizando cambios radicales, y como una acción de reflejo, sin los datos suficientes.

Poniendo a la gente en cuarentena sin conocer el riesgo de fatalidad del COVID-19, podría tener consecuencias sociales y financieras severas, que podrían ser totalmente irracionales, advirtió Ioannidis.

“Es como un elefante siendo atacado por un gato doméstico. Frustrado y tratando de evitar al gato, el elefante accidentalmente cae en un precipicio y muere,” dice Ioannidis, uno de los científicos más citados del mundo.

En cierto sentido, ya Ioannidis ha mostrado estar en lo correcto. Los modelos con base en los que se iniciaron las cuarentenas han sido probados como astronómicamente equivocados (astronomically wrong). Pero, difícilmente ese fue el único ejemplo.

Todos los días parece haber otra historia de fallas o confusiones en los reportes.

El martes fue en un laboratorio en Connecticut (a lab in Connecticut), en donde investigadores dijeron haber descubierto un fallo en el sistema de pruebas del virus. La falla resultó en 90 personas recibiendo falsos positivos. Eso puede sonar como no muchos, pero los investigadores dijeron que la prueba es usada por laboratorios a través de los Estados Unidos.

Pocos días antes, se anunció que Texas había removido (removed ) 3.484 casos de su medición de positivos con el COVID-19, debido a que el departamento de salud de San Antonio estaba reportando casos “probables.” En realidad, ninguna de la gente había sido demostrada ser positiva con el COVID-19.

No sabemos cuántos nuevos casos son probables y no casos positivos, pero sabemos que es mucha. Ello porque, en abril, la CDC cambió su reportaje (changed its reporting) para incluir personas que no se había probado positivas por el virus, pero que podrían tenerlo. (El criterio de la CDC de qué califica como un caso probable (probable case) es más que un poquito confuso.)

Como lo hizo ver la Associated Press, el cambio se hizo bajo el entendimiento de que “las muertes podrían pronto aumentar debido a que los funcionarios de salud federales ahora contarán enfermedades que no son confirmadas por pruebas de laboratorio.”

LA ÚNICA COSA EN QUE TODO MUNDO ESTÁ DE ACUERDO

Hasta el momento el COVID-19 ha sido el virus más mortal de la historia moderna, pero ha sido el que más ha dividido. El público, políticos, expertos en políticas y funcionarios de salud pública han estado en desacuerdo en qué tan mortal es y en cuál es la mejor manera de contenerlo.

Pero, la única cosa en la que todo mundo parece estar de acuerdo es que los números que tenemos -fatalidades y casos- están equivocados. Un nuevo reporte de la CDC estima que las tasas del COVID-19 son alrededor de 10 veces más (10 times higher) que lo reportado. Ioannidis incluso puso una cifra aún más alta, estimando hace unas semanas (weeks ago) que, globalmente, tantos como 300 millones de personas ya han sido infectadas.

Las muertes son más complicadas.

Dice The New York Times que las muertes por COVID-19 han sido masivamente subestimadas (massively undercounted). El Dr. Ashish Jha, conversando con Lawrence O’Donnell en MSNBC, estuvo de acuerdo (agreed), diciendo que la mayoría de los expertos estaban de acuerdo en que hay un “conteo subestimado sustancial.”

Otros, incluyendo casi un tercio (nearly one-third) de los estadounidenses, según una encuesta reciente, cree que la tasa de mortalidad por el COVID-19 está inflada. Esto incluye a médicos quienes señalan que los profesionales de la medicina están siendo presionados por administradores de hospitales a agregar coronavirus en las hojas de muertes (add coronavirus to death sheets).

Escribiendo en American Mind, Ángelo Codevilla afirmó recientemente (recently argued) que, si la CDC hubiera usado el mismo criterio empleado en el virus del SARS para el COVID-19 -primordialmente un “síndrome de aflicción respiratoria aguda severa”- el total de fatalidades en Estados Unidos habría sido de 16.000 hasta junio.

Por supuesto, nadie conoce cuál es la verdadera medición. Pero, una cosa en que la izquierda y la derecha parecen estar de acuerdo es en que los datos que tenemos son basura. Sin embargo, aun así, la lección que escuchamos constantemente es que “confíen en los expertos.”
“Sigan a la ciencia. Escuchen a los expertos. Hagan lo que ellos les dicen,” dijo (said ) Joe Biden en abril.

Pero, desde pensadores tan diferentes como Matthew Yglesias de Vox hasta el autor Matt Ridley han señalado los peligros de seguir ciegamente a “los expertos,” en especial cuando han mostrado estar espectacularmente equivocados desde el propio inicio de la pandemia del COVID-19.

“Es peligroso descansar demasiado en modelos (que conducen a que los políticos) impongan a la sociedad en cuarentena y que destruyan la forma de vida de las personas,” dijo recientemente (recently told) Ridley a John Stossel. “El peligro yace en ambas vías.”

Ridley tiene razón. Los expertos no pueden estar de acuerdo en cuanto a sus propios números o ni siquiera responder claramente que, si un hombre que murió en un accidente de motocicleta estando infectado, debería ser marcado como una muerte por el COVID-19.

A la luz de esto, tal vez es hora de que los expertos ejerzan algo de humildad y empiecen a ofrecer una guía a los individuos, en vez de promover la fuerza bruta colectiva.

Jonathan Miltimore es editor administrativo de la FEE.org. Sus reportajes y artículos han aparecido en la revista TIME, el Wall Street Journal, CNN, Forbes, Fox News y el Star Tribune.

Otros: El Washington Times, MSN.com, El Washington Examiner, el Daily Caller, el Federalist, el Epoch Times.