Terminó la semana 41 la podemos describir en 3 palabras: SEÑALES DE ALERTA. Esta semana vamos a salirnos del análisis clásico y vamos a meter unos análisis de rendimiento y capacidad de adaptación del sistema. Me cuentan que les parece.
Casos: 5013 casos nuevos (+10% vs semana pasada) y estos ocurrieron en los grupos de edades esperados (<20 y 20-39) y son la fuerza laboral activa. 440 casos nuevos entre esos grupos de edad.
Muertes: 68 reportadas esta semana. Disminuyeron las muertes en los grupos de alto riesgo, puede ser porque hemos aprendido a protegerlos mejor con medidas mayor uso de mascarillas, menos visitas a adultos mayores, evitar sitios aglomerados.
Hospitalizados, tuvimos un aumento neto de 28. Venimos de reducción sostenida de hospitalizados, esto es una señal de alerta.
Esto fue( el análisis clásico, vamos a meternos un poco más en los datos.
¿De dónde vienen los casos extras de esta semana? De la Comarca Ngäbe-Buglé, Veraguas y Darién. Todos tienen en común altos niveles de pobreza (este virus no es justo)
Si hacemos el análisis por población vemos lo mismo, la comarca Ngabe (morado), Veraguas (rosado salmón) y Darién (celeste) tienen el mayor peso de casos por población en esta semana.
El 12SEP hicimos una proyección de casos con 3 escenarios del RT (igual, +25% y -25%). Veamos como va
4 semanas después con casi todas las actividades económicas abiertas vemos una tendencia al aumento de casos. Se parece al escenario rojo. Esto está dentro de lo esperado.
Pero no me dice mucho este escenario. ¿El sistema se hizo más eficiente buscando enfermos?
Vemos que el sistema de salud es mucho más eficiente buscando casos y haciendo pruebas. Esta semana cruzamos la línea de 40 mil pruebas, muy acorde a la situación. NOTA: Hacíamos 21 mil pruebas en el pico de casos (casi 8 mil casos/semana)
En conclusión, hay aumento de casos esperados en personas jóvenes trabajadoras de Veraguas, Ngabe y Darién. El sistema se aplomó haciendo mejor seguimiento de casos.
No hay aumentos de casos de Colón, Panamá Oeste, Coclé ni Bocas del Toro. Usualmente, son los sitios con playas del país. Por esto debemos tomar las decisiones con evidencia y no con miedo. Sabemos dónde y cómo controlar los clusters.
Y como siempre, protéjanse en los sitios de alto riesgo como espacios cerrados, aglomerados y con poca ventilación. Usen protección adicional como caretas faciales. #ElVirusLoParasTú

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20 Sep
Terminó la semana 38 con todo tipo de noticias y esta semana quiero darte un twist al reporte semanal. Voy a hacerlo más resumido.
Antes de entrar en el arte, quiero dejar lo positivo de la semana. ¿Qué bajó? Los hospitalizados bajaron 31% y casos bajaron 4%. El Rt de casos está en 0.96, por debajo de uno. Seguimos avanzando las aperturas.
¿Qué es lo negativo? Tuvimos un aumento en 15% de muertes a expensas del grupo de 60-79 años. Esta es población vulnerable para la enfermedad y estamos fallándoles como sociedad.
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13 Sep
Terminó la semana epidemiológica y vemos la luz en el control de #COVIDー19. Apostamos a la prevención y educación, hoy vemos el impacto de eso en los datos. Buenas noticias para todos.
Casos: reportaron 4736 casos, tenemos tendencia a bajar casos y esta semana bajamos 4%. El promedio de casos diarios está por arriba de lo normal con 677casos/día. Muy pronto estaremos en color verde.
Muertes: reportaron 80 muertes, una reducción del 13%. El promedio diario está en 11/día (esto es un big win). La meta es bajar hasta color amarillo intenso
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6 Sep
Terminó la semana epidemiológica 36 y esta semana hablaremos como leer entre líneas los datos epidemiológicos. Arranco con una gráfica para provocar su curiosidad. Hay 2 puntos de cruce, en el primero cambió definición de recuperados y en segundo mejoró se seguimiento de casos.
Veamos los casos: 4968 casos, eso es reducción de 15% de casos semanales. Tenemos un promedio de 710/día
Todos los grupos de edad disminuyen menos el grupo <20 años.
Casos esperados=4123 -4222 (Rt 0.84 +/-0.01)
Reportaron más salidas de hospitalizados y los recuperados disminuyen. Todo está relacionado a los grupos de edad infectados y mayor conciencia en autocuidado y prevención.
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30 Aug
Terminó la semana epidemiológica 35. La semana pasada hablé de los errores y falacias ecológicas que iban a ocurrir. Esta semana hubo un tsunami de interpretaciones erróneas, desde las autoridades hasta comunicadores.
Empecemos por las muertes. Tuvimos 105 muertes en la semana y un promedio de 15/d. Pero esta variable no es justa y afecta más a los adultos mayores. 9 de cada 10 infectados >80 a murió.
Si vemos los casos, reportaron 5857. Eso es 6% vs la semana pasada. Sin embargo, vemos que aumentó la proporción de jóvenes infectados. Esto disminuye la severidad y probabilidad de enfermedad grave.
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23 Aug
Terminó la semana epidemiológica 34, una semana controversial para el público porque se hizo limpieza de casos duplicados. Les compartiré mi método para limpiar el ruido de la situación real 1/n
Tuvimos 1427 duplicados pero ¿de cuándo fueron? No sé. Así que hice una reducción equitativa por pesos de acuerdo al número de casos por día, esto es más fino que dividir 1427/x días. Aquí está el proceso detallado para que jueguen con eso en casa 2/n
Al final obtuve una variable nueva= Casos reportados nuevos menos duplicados. Con esta hice el promedio de 14 días y el cálculo por semana. Así se ven los casos diarios, se mantiene estable desde el 7 de Julio. 3/n
Read 12 tweets
16 Aug
Hoy cerramos la semana 33 epidemiológica y quiero hablarles de estudios ecológicos antes de ver los datos. Primero no tienen nada que ver con ambiente sino la comparación de grupos grandes de datos. Estos nos permiten hacer hipótesis y mejorar las preguntas de investigación 1/n
Sin embargo, al evaluar grandes grupos de datos es difícil separar cuál es la causa de esto. Les pongo un ejemplo, tenemos 2 grupos que cuando se juntan pareciera que disminuye. Sin embargo, cuando se evalúan por separado tienen tendencia a aumentar. 2/n Image
Esta interpretación equivocada se llama falacia ecológica, ves algo que ocurre en grupo pero no es real. Esto lo veo todos los días en COVID en redes, este error es común a todo nivel desde expertos hasta el amateur. Toma años aceptar que esto existe. 3/n
Read 10 tweets

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