Thread by @wysyq

@haykarmela "Esos cinco días o así pues hubiesen hecho una diferencia de decenas de miles de casos."
Cuadra bastante con las cifras que barajábamos ayer.

@haykarmela Esto es:

https://twitter.com/wysyq/status/1246782945005895680?s=20

@haykarmela Sobre la mortalidad adicional por #covid19ESP debido a la semana de retraso del confinamiento:
1) ¿Por qué jugar con contrafácticos cuando podemos comparar CCAA? El inicio del confinamiento fue el 14M para todos, pero cada CCAA partía de su propia tasa de contagiados por 100000.

@haykarmela 2) He representado gráficamente los casos/100000 el 16M (x) y los muertos/100000 (y) el 15A en cada CCAA. En esas fechas las cifras para el conjunto de España eran respectivamente de 19 y 40.
Como cabía esperar, 🔼x ---> 🔼y. #covid19ESP.

@haykarmela 3) O sea, al hacer la foto de los casos/100000 en cada CCAA el 16M estábamos haciendo de hecho una foto de la epidemia en distintos momentos de la progresiva traducción de esa variable en muertos/100000 un mes más tarde.
#covid19 y #ergodicidad...+

@haykarmela 4) Se ve en el gráfico que, efectivamente, las cifras antes citadas para el conjunto de España cuadran: 19 casos/100000 el 16/M <-> 40 muertos/100000 el 15A.
Ahora bien, una semana antes, el 9M, teníamos ~2 casos/100000. Sustituyendo en la ecuación --> ~ 5 muertes/100000...+

@haykarmela 5) Resumen: EN ESPAÑA, CONFINANDO UNA SEMANA ANTES AHORA TENDRÍAMOS 8 VECES MENOS MUERTOS.
5 en lugar de 40 / 100000.
De los 20000 muertos oficiales por #covid19ESP a día de hoy, unos 17000 al menos son responsabilidad indiscutible de Pedro Sánchez y todo su #GobiernoCriminal.

@haykarmela 6) Esa estimación cuadra con las 💀/millón que pueden ver aquí. Elijan la opción de ver 50 países y comparen las 400 de España con Portugal (61), Grecia (10), Alemania (49)...
Y eso sin contar la revisión al alza que está haciendo @sanidadgob.
#covid19ESP
statista.com/statistics/110…

@haykarmela @sanidadgob 7) A propósito, qué casualidad que los 3 países con más mortalidad por #covid19 sean los que viven en un mayor caos administrativo y lingüístico, en un estado crónico de ingobernabilidad: España, Italia y Bélgica.
#FueraAutonomías
@FueraAutonomias @CCivicaCatalana @HablamosE

@haykarmela @sanidadgob @FueraAutonomias @CCivicaCatalana @HablamosE 8) Más adelante podría repetir este mismo análisis usando cifras fiables del MoMo sobre el exceso de mortalidad en cada autonomía.

@haykarmela @sanidadgob @FueraAutonomias @CCivicaCatalana @HablamosE 9) Todos los análisis coinciden: una semana antes y el número de casos y muertos habría sido del orden de una décima parte. #covid19ESP leonoticias.com/leon/leon-evit…

@haykarmela @sanidadgob @FueraAutonomias @CCivicaCatalana @HablamosE #covid19 ...UNA SEMANA ANTES, y todo hubiese sido distinto.
Nunca lo olvidaremos.
elpais.com/elpais/2020/05…

@haykarmela @sanidadgob @FueraAutonomias @CCivicaCatalana @HablamosE Actualización del gráfico anterior de este hilo con los datos de seroprevalencia publicados el 13 de mayo.
Ni las temperaturas de marzo ni el % de población > 65 años me han permitido obtener un R2 sensiblemente superior. Pero la relación parece clara.
#Covid19ESP

@haykarmela @sanidadgob @FueraAutonomias @CCivicaCatalana @HablamosE 1) Después de eso decidí modelizar la evolución de la pandemia por CCAA teniendo en cuenta el número de casos en cada región al comenzar el confinamiento y la variación global de R en España tras el 14-M. Asumí también un intervalo de serie= 5 días...+ #Covid19ESP

@haykarmela @sanidadgob @FueraAutonomias @CCivicaCatalana @HablamosE 2) y he refinado un poco las R de cada instante (décima más, décima menos; cada 5 días) para que el total de casos acumulados totales coincida (precisión 1%) con el real (el deducido de las prevalencias por CCAA).
En todo momento he manejado datos absolutos, no por 100000...+

@haykarmela @sanidadgob @FueraAutonomias @CCivicaCatalana @HablamosE 3) El resultado es este:
#covid19ESP

@haykarmela @sanidadgob @FueraAutonomias @CCivicaCatalana @HablamosE 4) Vemos de inmediato que hay algunas comunidades que se sitúan por encima de la recta de regresión. Son las CCAA donde, viendo el número de casos que tenían el 16/3, han acabado con (muchos) más casos que los que predice el modelo: no lo han hecho bien.

@haykarmela @sanidadgob @FueraAutonomias @CCivicaCatalana @HablamosE 5) Sorpresa, verdad? Por ejemplo, Madrid, pese a concentrar muchos casos al principio, ha hecho un gran esfuerzo. Murcia -a la que se pone como ejemplo- no tanto.
Y Cataluña ha sido (y está siendo) un desastre: Asturias ha sido 4 veces más eficaz reprimiendo la pandemia.

@haykarmela @sanidadgob @FueraAutonomias @CCivicaCatalana @HablamosE 6) (Se me ha olvidado comentar que no he incluido en el estudio a La Rioja porque es un valor claramente atípico que impedía ver cualquier patrón).

@haykarmela @sanidadgob @FueraAutonomias @CCivicaCatalana @HablamosE 7) Con todo esto he querido desmarcarme de las fotos fijas que suelen hacerse de la situación de la #covid19 en España. Me interesaba ver la EVOLUCIÓN DIFERENCIAL de la pandemia por regiones a lo largo de los dos meses en que estas se encontraban en CONDICIONES IDÉNTICAS...

@haykarmela @sanidadgob @FueraAutonomias @CCivicaCatalana @HablamosE 8) O sea, hemos tenido un LABORATORIO NATURAL que debíamos aprovechar: mismas condiciones de confinamiento, pero respuestas diferentes de los sistemas de salud en cada región.
Cada CCAA llegó al 14/3 con una carga distinta que determinaba en buena medida el resultado final...

@haykarmela @sanidadgob @FueraAutonomias @CCivicaCatalana @HablamosE 9) Pero, como hemos visto, la proporcionalidad del resultado final respecto al inicial ha variado, según la respuesta de cada región, en un margen de 1 a 5.

@haykarmela @sanidadgob @FueraAutonomias @CCivicaCatalana @HablamosE 10) En refuerzo de todo lo anterior, añado el resultado obtenido al reanalizar los datos de los que partí en el hilo que dio origen a este hilo eliminando La Rioja como valor atípico. Era esto:

https://twitter.com/wysyq/status/1251126856146976768?s=20

@haykarmela @sanidadgob @FueraAutonomias @CCivicaCatalana @HablamosE 11) El panorama resultante es muy parecido. O sea, el análisis tanto de las MUERTES por 100000 como de los CASOS absolutos según SEROPREVALENCIA al cabo de 2 meses arroja resultados muy similares en cuanto al DESEMPEÑO RELATIVO de las CCAA a-partir-de-una-carga-dada de #covid19.

@haykarmela @sanidadgob @FueraAutonomias @CCivicaCatalana @HablamosE 12) De ese gráfico podemos análogamente deducir un "exceso de mortalidad" por comunidades. Sumando los factores de exceso (de mortalidad -en negro- y de casos -morado-) obtenemos este otro gráfico:

@haykarmela @sanidadgob @FueraAutonomias @CCivicaCatalana @HablamosE 13) Conclusiones:
- #BCN, la capital del turismA sanitarI intArnASiUnal, funciona de pena.
- En las islas la letalidad es mayor %mente
- Las 4 CCAA con una mujer como consejera de sanidad figuran entre las 8 que peor lo han hecho. Recordemos también esto:

https://twitter.com/wysyq/status/1260841598440611840?s=20

@haykarmela @sanidadgob @FueraAutonomias @CCivicaCatalana @HablamosE 14)
- De esas 8 con peor nota global, 7 están gobernadas por el PSOE (incluidas las 4 con una mujer al frente de la sanidad).
- Si corrigiésemos por % de población > 65 años, CL (25%) estaría más por debajo de Cataluña (19%).

@haykarmela @sanidadgob @FueraAutonomias @CCivicaCatalana @HablamosE 15) No era mi intención, queridos lectores inexistentes, llegar a hacer esa valoración política, pero ES LO QUE SALE.
Desde luego, coincide con lo que intuimos la mayoría: la izquierda es particularmente inepta cuando tiene que solucionar problemas REALES.