Thread by @wysyq

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Criticamos a menudo las cifras oficiales de la incidencia de covid aduciendo que no se hacen pruebas suficientes. Pues bien, después de estudiar cómo funcionan los SISTEMAS CENTINELA, creo que ese argumento es bastante endeble. Me explicaré.
🧵 (auto)crítico 👇

1) Partamos de ese esquema de los flujos de pacientes hasta llegar a los positivos. Téngase en cuenta que los tamaños de las distintas zonas no son proporcionales a los porcentajes reales.
(Que me corrija el @SaludISCIII o quien sea si me equivoco).

2) Resumiendo, en cada CCAA se trabaja con una muestra "fija" de unas 50000 personas y:
- Por regla de 3, a partir del nº de pacientes que se presentan con IRA obtenemos la IA/100K (1➡️)
- El médico centinela decide a cuántos/cuáles de esos pacientes se somete a la prueba (2➡️).

3) Se obtiene así un % de covid+ respecto a una submuestra que es a su vez una submuestra de la población representativa abarcada. En teoría, es válido extrapolar y suponer que ese % se aplica al conjunto de las IRA atendidas, y por tanto a la IA/100K. Ese es el PROXY de IA.

4) La clave del asunto es que el número absoluto de pruebas realizadas no tiene por qué ser muy alto para que el %+ sea realmente representativo de lo que ocurre "dentro" de la IA/100K.

5) Es cierto que con positividades bajas habrá que hacer más pruebas para que el resultado sea significativo, pero yo diría que en general este factor no distorsiona demasiado las cifras, y el margen de error aumenta justamente cuando menos importa que aumente.

6) El escepticismo ante las cifras oficiales de IA7/100K no debería basarse por tanto en el tamaño del cuadradito rojo del esquema. Los factores más importantes como fuente de incertidumbre son a mi juicio los representados por las flechas 1 y 2...

7) Flecha 1: puede ocurrir que aumenten mucho los casos de covid pero también que, por lo que sea, disminuya mucho el porcentaje de contagiados que rebase el umbral de intensidad de síntomas de IRA que les induzca a acudir a un CAP. En ese caso...

8) ... la positividad será la correcta, pero el otro factor del producto que determina el proxy -esto es, la IRA/100K- estará subestimando los casos reales de covid. (Es posible que ahora esté ocurriendo algo así)... +

9) Flecha 2 : el médico centinela decide a quiénes se somete a las pruebas. Esto es más peliagudo. Los criterios usados para ello determinarán el % de positivos, y eso repercutirá en el proxy.
Con tanto médico minimizador, es muy posible que ese paso esté sesgado...

10) Añádanse los cambios de médico centinela por vacaciones y bajas. Los criterios pueden variar de un día para otro. Pero esto es más especulativo y es razonable conjeturar que el ∑ sesgos ~0. La flecha 1 es sin duda un factor mucho más importante cuantitativamente.

11) La conclusión que me atrevo a sacar de todo esto es que si el proxy de IA no refleja la incidencia real no es tanto por manipulación malévola o manejo chapucero del número de pruebas como por la DINÁMICA CAMBIANTE de los síntomas en función de la variante y la inmunidad...+

12) Eso explica también que podamos tener unas positividades brutales y al mismo tiempo unas IA relativamente bajas en apariencia...

13) En definitiva, el principal e inevitable obstáculo para conocer la incidencia real de covid (~ 20 o 30 veces el valor del proxy) no es el número de pruebas sino el AUTOCRIBADO masivo que se hacen los propios pacientes a la hora de decidir si van o no al CAP o el hospital.

14) Hay que señalar también que las CCAA más pequeñas suelen presentar más deficiencias (=desidia) en los distintos pasos explicados, de modo que sus datos son menos fiables. Logroño es lo peor de lo peor, pero CyL p.ej. no se queda corta tampoco:

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