Algunas cosas hacemos con los datos de la epidemia y que no deberíamos:
1. Casos o muertes x capita. Al menos las primeras semanas al virus le da igual cuánta gente vive en tu país.
2. Tests x capita SIN dividir también x días de epidemia. Al principio siempre hay menos tests.
1. Casos o muertes x capita. Al menos las primeras semanas al virus le da igual cuánta gente vive en tu país.
2. Tests x capita SIN dividir también x días de epidemia. Al principio siempre hay menos tests.
3. Extrapolar tendencias de la función de casos o de fallecidos alegremente, sin aclarar los supuestos del modelo más allá de "¡es que es exponencial!". Ya. ¿Y? Una pregunta central en los modelos epidemiológicos es cuándo y por qué el crecimiento deja de serlo.
4. (Esta la hemos dejado de hacer bastante) estimar mortalidad, letalidad, fatalidad... dividiendo fallecidos/casos detectados. Ni estamos viendo todos los casos, ni estamos contemplando el lag de tiempo entre contagio y muerte.
Esto lo sabremos bien al final de la epidemia.
Esto lo sabremos bien al final de la epidemia.
5. En general, asumir que los datos que tenemos de fallecidos o casos en un país X reflejan la situación actual de la epidemia. No: reflejan una imagen parcial de los contagios hace una, dos, tres o hasta cuatro semanas.
Si es sin mala fe no pasa nada. Estamos aprendiendo. Yo caí en alguna de ellas seguro en las últimas semanas. Lo importante es primero atender a los que saben y desde ahí estar abierto a la propia revisión, afinando en la lectura, interpretación y comunicación de los datos.
