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1/7 Sobre las pruebas masivas, y los errores, i.e. falsos positivos y falsos negativos. En estos tweets voy a tratar de explicar cómo se usa estadística, probabilidades y el Teorema de Bayes para poder entender la utilidad de pruebas masivas.
2/7 Lo primero, es que pruebas masivas no significa probar a todo el mundo, significa una campaña de prueba que se extiende a la población seleccionada bajo algún criterio estadístico. Cuantos se hacen la primera campaña, es para determinar algunos parámetros a nivel de población
3/7 Lo segundo, es que del análisis de pruebas masivas, se obtienen resultados a nivel de población, no solo de individuos, y esto es importante. A nivel de individuo, se puede estimar la probabilidad de que una persona infectada con el test de hecho de positivo
4/7 Pero lo importante es la estimación de la prevalencia de la enfermedad a nivel de población, esto es, cuál es la probabilidad de que alguien esté infectado en la población. Usando Teorema de Bayes, incorporamos la probabilidad de falsos positivos y falsos negativos en tests
5/7 En la imagen ven la formula de Bayes, y el significado de cada probabilidad. Así, por ejemplo, sabemos que el test tiene un 95% de verdaderos positivos, y un 30% de falsos negativos, entonces, si la prevalencia de la enfermedad es 1%, P(I|+)=0.032.
6/7 Pero el verdadero poder está en que, de los datos del @msaludcr, y con pruebas extendidas (masivas) en la población deberíamos tener una estimación de P(I|+), y con eso y la formula de Bayes, estimaríamos la prevalencia de COVID en la población
Adicionalmente, se puede aislar a sospechosos asintomáticos, estimar cuántos hay en la población, y determinar zonas, edades, etc. de infección, para afinar estrategias de Distanciamiento Social
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