Thread by @ken4rab

Sale un hilo analizando positividad en los departamentos más comprometidos del país por #COVID19 utilizando los datos abiertos de @msalnacion. Hasta el 3/6 que es la última actualización. Incluye código reproducible.

#COVID19argentina #COVID19latam #RR #rstats #openscience

En CABA la positividad crece desde principios de Mayo. La alta positividad es un indicio de que se está subtesteando. Aquí se ve la misma información de manera más intuitiva: en escala logarítmica, si la curva roja se va pegando a la azul, crece la positividad.

(Los casos crecen más que los testeos). Está creciendo en CABA, pero en PBA y Chaco el porcentaje de positividad está arriba de 20%. Ahora vamos a analizar los datos por departamento.
El código del análisis que sigue puede revisarse aquí
github.com/rOpenStats/COV…

Los brotes son fenómenos locales, entonces los promedios agregados pueden ser engañosos. Si seleccionamos los departamentos (en CABA comunas) con positividad > 20% y casos confirmados >=20. Nos quedan 15 departamentos. Aquí las 7 comunas de CABA que entran en la clasificación

En las comunas 1 y 7 se observa crecimiento de la positividad arriba del 50%! Si vemos las curvas de casos y tests se ve que los tests no crecen como lo hacen los casos confirmados. Para que disminuya la positividad, las curvas deberían separarse, se observa lo contrario.

Fuera de CABA, los 2 departamentos con mayor positividad están fuera de la PBA: Sin especificar (así aparecen en los datos de @msalnacion) y Avellaneda de Río Negro. No es nada bueno que los casos sin especificar representen el peor brote fuera de la CABA.

Del AMBA aparecen Avellaneda y Quilmes, creciendo arriba del 20% y San Vicente más estabilizado, pero en valores altos. Comparando casos y testeos vemos que los tests no llegan a acompañar en las últimas semanas, pero no es tan marcado como en las peores Comunas de CABA.

No mencionamos los requerimientos del sistema sanitario (UCI, Respiradores) ni la letalidad, que están en los gráficos y sirven para dimensionar la evolución de estos requerimentos, que aparecen en las visualizaciones.

Los análisis se realizaron agrupando por sepi (semana epidemiológica), y todo el código está disponible bajo el criterio de #cienciaabierta #openscience e #investigacionreproducible #rr

a partir de un paquete R
github.com/rOpenStats/COV… y un repositorio donde están los datos crudos de @msalnacion y también procesamientos realizados con el paquete que pueden consultarse en github.com/rOpenStats/COV…

Este análisis exploratorio es preliminar. Sería bueno poder predecir el crecimiento de casos a nivel de localidad (la máxima desagregación disponible) en base a la positividad y ayudar a ajustar las políticas que eviten el colapso del sistema de salud.

En las unidades geográficas con alta positividad, no hay buen diagnóstico sobre la dinámica de los brotes y por tanto, la planificación sanitaria puede resultar obsoleta en pocos días. Donde la positividad es baja, más allá de cuan grave sea la situación, hay más control.

Desde hace 2 semanas, @rquiroga777 junto a @jorgeluisaliaga y miles de científicos vienen alertando que el sistema sanitario de CABA podría colapsar. Una vuelta a la cuarentena inicial (sobre todo en los barrios donde la positividad crece) pondría frenaría la cadena de contagios.

Con sostener la cuarentena unos días, una vez bajada la positividad, la planificación sanitaria podría retomar control de la situación y evitaríamos escenarios que se lamentablemente se viven en países hermanos. La @OMS declaró que latinoamérica es el epicentro actual del brote.

Tenemos la oportunidad de mostrar que con responsabilidad colectiva, sin tener la disciplina de las sociedades del lejano oriente, podemos transitar la complejidad de la pandemia con un tratamiento adecuado para los contagiados que requieren asistencia.

Otro dato positivo en CABA es el descenso de la letalidad con el paso de las semanas. Esto puede significar que los tratamientos están dando resultado. Otra explicación es que a pesar del aumento de la positividad se mejoró la detección de casos. Hay que profundizar.

Otro argumento para reforzar la cuarentena por unos días (¿10-15 días?): el impacto de estos días de cuarentena sería mayor que los días de Abril. Al haber mayor circulación comunitaria, hay más probabilidades de contagiarse. Si nos quedamos en casa cortamos la cadena de contagio

Bienvenidos los forks y la reproducción de los ejercicios. No debería ser complicado para quien maneja R y es estimulante para quien no.
Hay que encontrar maneras de conmover a quienes son indiferentes sobre la pandemia y la posibilidad cercana de colapso del sistema de salud.