2/ Porque las cifras oficiales cuentan como UCI cualquier cama donde se puede instalar un respirador:
quirófanos, salas reanimación postquirúrgica, unidad coronaria, UCI pediátrica...
Y no cuentan que el 70-75% de UCIs de verdad suelen están ocupadas en periodos no pandémicos.
3/ Así que el número de personas ingresadas en UCI por #COVID19 en Madrid es mayor que el número de camas reales de UCI en cada hospital.
Por ejemplo:
"La Paz" tiene 30 camas de UCI y 31 ingresados por COVID-19
"12 de Octubre" tiene 24 camas de UCI y 34
ingresados pr COVID-19
4/ Es decir, si estás hoy en #Madrid intenta no infectarte con coronavirus pero también evita tener un infarto, un accidente de tráfico o requerir cirugía.
Las UCIs estan saturadas.
A pesar del inmenso esfuerzo del personal sanitario para readaptar los hospitales (¡otra vez!).
5/ Conclusión número 1:
Las cifras oficiales de ocupación de UCIs en Madrid no son fiables.
Periodistas, dejad de usarlas, por favor.
Usad información de primera mano, distribuida por @covid19_m gracias a los médicos de 62 hospitales de la Comunidad de Madrid.
6/
Conclusion número 2:
Estamos de nuevo ante una emergencia sanitaria seria.
Las UCIs eran nuestra última línea de defensa.
Sin capacidad diagnóstica adecuada ni rastreadores ni supervisión de aislamiento y cuarentena, solo quedaba confiar en no saturar los hospitales.
7/ Conclusión número 3:
Un nuevo confinamiento es necesario para mantener unos estándares mínimos en los hospitales.
#Madrid tiene hoy tantos hospitalizados por #COVID19 como al comienzo del estado de alarma, pero la curva es más plana así que el confinamiento será más corto.
8/ Además, el confinamiento no tiene que ser estricto.
Teletrabajo
Cierre de universidades, secundaria, lugares públicos cerrados (bares, gimnasios...)
Mascarilla en interiores y en exteriores a menos de 2m
Parques abiertos. Paseos sin congregarse. Deporte al aire libre.
Etc
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1/ One day everyone will recognize #selectionbias due to a #collider and the world will be a better place.
This time observational studies found a higher risk of omicron reinfection after a 3rd dose of #COVID19 vaccine. As usual, alarms went off.
Can you see the obvious bias?
2/ Those who receive a booster and get infected are, on average, more susceptible to infection than those who don't receive a booster and get infected.
So no surprise than those who receive a booster and get infected are more likely to get reinfected.
1/ Our findings on a fourth dose (2nd booster) of the Pfizer-BioNTech #COVID19 vaccine are now published.
Compared with 3 doses only, a fourth dose had 68% effectiveness against COVID-19 hospitalization during the Omicron era in persons over 60 years of age.
@ProfMattFox 1/
The odds ratio from a case-control study is an unbiased estimator of the
a. odds ratio in the underlying cohort when we sample controls among non-cases
b. rate ratio in the underlying cohort when we use with incidence density sampling
No rare outcome assumption required.
@ProfMattFox 2/
Because the odds ratio is approximately equal to the risk ratio when the outcome is rare, the odds ratio from a case-control study approximates the risk ratio in the underlying cohort when we sample controls among non-cases and the outcome is rare.
But...
@ProfMattFox 3/
... for an unbiased estimator of the risk ratio (regardless of the outcome being rare), we need a case-base design, not a classical case-control design.
Of course, all of the above only applies to time-fixed treatments or exposures.