Sigue siendo pronto para saber cómo de letal es el nuevo coronavirus, pero tras cuatro meses de pandemia ya podemos hacer un breve repaso a las estimaciones de IFR (letalidad/infectados) más fiables, por orden cronológico aproximado.
Estudio temprano con datos del crucero Diamond Princess, después ajustados: 0,5%
cmmid.github.io/topics/covid19…
¿Por qué sirve? Porque se trata de una población delimitada que se testó en pleno.
cmmid.github.io/topics/covid19…
¿Por qué sirve? Porque se trata de una población delimitada que se testó en pleno.
Trabajo relativamente temprano con datos de China: 0,66%
thelancet.com/journals/lanin…
¿Por qué sirve? Porque se basa para modelar en los evacuados internacionales de China, una población conocida y testada en su práctica totalidad.
thelancet.com/journals/lanin…
¿Por qué sirve? Porque se basa para modelar en los evacuados internacionales de China, una población conocida y testada en su práctica totalidad.
El primer estudio de seroprevalencia en Alemania: 0,37%
land.nrw/sites/default/…
¿Por qué sirve? Porque estos estudios se basan en muestras representativas.
Cuidado: eso quiere decir que dependen de la calidad de la muestra y de la ausencia de sesgos en la selección.
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¿Por qué sirve? Porque estos estudios se basan en muestras representativas.
Cuidado: eso quiere decir que dependen de la calidad de la muestra y de la ausencia de sesgos en la selección.
Los estudios de California, particularmente el de Stanford en el condado de Santa Clara: 0,1%-0,2%
nature.com/articles/d4158…
Ojo a las críticas, que van en la dirección de lo que comentaba: muestras bien hechas, etc. wired.com/story/new-covi…
nature.com/articles/d4158…
Ojo a las críticas, que van en la dirección de lo que comentaba: muestras bien hechas, etc. wired.com/story/new-covi…
El estudio de seroprevalencia en Ginebra: 0,6% aprox.
hug-ge.ch/medias/communi…
Aplica lo mismo que para los anteriores.
hug-ge.ch/medias/communi…
Aplica lo mismo que para los anteriores.
Por último, la estimación actualizada del CEBM de Oxford está entre 0,1% y 0,36%.
cebm.net/covid-19/globa…
¿Por qué sirve? Porque varía en el tiempo conforme van ganando más conocimiento sobre la pandemia. Y porque da un rango amplio de incertidumbre.
cebm.net/covid-19/globa…
¿Por qué sirve? Porque varía en el tiempo conforme van ganando más conocimiento sobre la pandemia. Y porque da un rango amplio de incertidumbre.
Hay más, pero creo que esta lista sirve para hacerse una ligera idea. ¿Qué podemos concluir de ella?
Necesitamos más datos para sacar una estimación de IFR precisa, pero ya tenemos un rango más razonable que antes. Ese rango razonable está hoy entre 0,1% y 0,7%.
Necesitamos más datos para sacar una estimación de IFR precisa, pero ya tenemos un rango más razonable que antes. Ese rango razonable está hoy entre 0,1% y 0,7%.
(Recordemos: IFR es letalidad sobre infectados. Este rango es presumiblemente entre bastante y MUCHO más que una gripe común, para la que normalmente manejamos datos de CFR, o muertes entre casos sintomáticos.)
Seguiremos actualizándolo conforme
1. Tengamos mejores y más completos estudios de seroprevalencia.
2. Desvelemos el tamaño real del número de muertes por COVID-19.
1. Tengamos mejores y más completos estudios de seroprevalencia.
2. Desvelemos el tamaño real del número de muertes por COVID-19.
Si tenéis más estudios que permitan estimar la IFR, son muy bienvenidos en los replies :)
Estoy haciendo una tabla con estos y otros estudios o estimaciones mediante prueba representativa de seroprevalencia. ¿Cuáles me dejo? Al tener la tabla consolidada prometo compartirla de manera permanente :) 
Por cierto, que al fin he encontrado lo que parece ser una estimación razonablemente ajustada de la IFR (infection fatality rate, o letalidad entre infectados totales) de la gripe: 0,04% según @ChristoPhraser citado en esta pieza de Bloomberg. bloomberg.com/opinion/articl…
Esto de @kikollan et al para ganar perspectiva sobre la letalidad del coronavirus elpais.com/sociedad/2020/…
