1. Muy interesante la actualización de las tasas de mortalidad y letalidad por #covid19mx entre los trabajadores del IMSS mostrada en la conferencia vespertina de la @SSalud_mx, sobre todo por lo que nos dice sobre las infecciones entre la población en general (hilo)
2. Ya en la conferencia del 3 de septiembre, el director de prestaciones médicas de @Tu_IMSS nos había dado cifras más completas hasta el 20 de julio:
3. Con los datos de hoy es posible actualizar la tabla:
4. Lo que yo encuentro muy revelador es que el 9.7% de los trabajadores con permiso (resguardados en su casa) se han contagiado por #covid19mx.
5. La política de aplicación de pruebas entre trabajadores del IMSS es muy distinta a la que se aplica a la población en general. En el caso de los trabajadores del IMSS se hacen prueba a todos los casos ambulatorios, mientras que para la población en general, solo a 1 de 10.
6. Así que la estimación más representativa del % de la población que se ha infectado puede inferirse a partir de la prevalencia entre los trabajores del IMSS con permiso: 10%.
7. Extrapolando a la población total de México, esto representa 13 millones de casos, en vez de 830000. Esto cuadra con las estimaciones de modelos serios aplicados a México, como el de @youyanggu:
covid19-projections.com/mexico

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13 Oct
1/ La #CdMx actualiza hoy su informe de exceso de muertes con corte al 30 de septiembre. Se acumulan 27,692 muertes en exceso entre residentes de la #CdMx desde el inicio de la epidemia de #covid19mx.

covid19.cdmx.gob.mx/storage/app/me…
2/ Las 27,692 muertes en exceso son 2.3 veces mayores que las defunciones oficialmente reconocidas hasta el 30 de septiembre:
covid19.cdmx.gob.mx/storage/app/me…
3/ Desde mediados de julio estamos en una meseta de ~100 muertes en exceso diarias. No debemos acostumbrarnos ni aceptar esta "nueva normalidad". Equivale a casi 4 Colegios Rébsamen DIARIOS. Extrememos las precauciones para evitar ser conducto de contagios.
Read 4 tweets
10 Oct
1/ Hoy, a diferencia de las dos ocasiones anteriores, @RicardoDGPS y la @SSalud_mx no presentaron en la conferencia nocturna la tabla de valores de los indicadores usados para determinar el color del semáforo @Covid19mx.
2/ Uno de los indicadores más importantes (mortalidad por 100,000 habitantes en los últimos 7 días) es presentado cada noche por el NY Times:
nytimes.com/interactive/20…
3/ Llama la atención que pasen a #BajaCaliforniaSur y mantengan a #Tamaulipas en #SemáforoAmarillo, cuando estas dos entidades ocupan los lugares 2 y 3 en mortalidad por 100,000 habitantes en la última semana: Image
Read 4 tweets
26 Sep
Con las cifras actualizadas a la semana 33, México continúa en 4o. lugar en exceso de mortalidad por millón de habitantes:
1.🇵🇪 2311 (al 31 de agosto)
2.🇪🇨 1935 (al 31 de agosto)
3.🇧🇴 1757 (al 31 de agosto)
4.🇲🇽 1332 (25 estados, al 15 de agosto)
5.🇪🇸 1086 (al 6 de sept.) Image
coronavirus.gob.mx/wp-content/upl…

Muertes en exceso: 137,343
Defunciones #covid19mx confirmadas: 51,589
Factor: 137242/51589 = 2.66 Image
Evolución en el tiempo de la mortalidad en exceso diaria por millón de habitantes el los cuatro países más afectados: Image
Read 5 tweets
26 Sep
Abro🧵con algunas reflexiones sobre el algoritmo que determina el color del semáforo de riesgo de #covid19mx (cc. @RicardoDGPS -- es crítica constructiva)
1. Actualmente se utilizan 10 indicadores que miden incidencia de contagios, hospitalizaciones, defunciones y sus tendencias. El reto es combinarlos en un solo indicador (color) que refleje el riesgo real. Image
2. No me queda claro en la tabla cuales son las unidades de los indicadores de tendencia. Supongo que son el cambio estimado diario en los indicares correspondientes por 100K habitantes.
Read 11 tweets
25 Sep
Los datos de la semana pasada demuestran que @HLGatell miente cuando nos dice que en México se hacen menos pruebas cuando hay menos casos de #covid19mx. Ocurre lo contrario: se reportan menos casos cuando se hacen menos pruebas. Abro🧵para explicar: Image
1. En los datos abiertos publicados en coronavirus.gob.mx/datos/ tenemos dos fechas para cada caso: la fecha de inicio de síntomas y la fecha de ingreso. La fecha de ingreso es la fecha de toma de la muestra.
2. Si graficamos el # de casos positivos, sospechosos y negativos por fecha de ingreso, observamos un claro patrón en los datos: se toman más muestras entre semana que en fin de semana: Image
Read 8 tweets
20 Sep
@HLGatell: Quieres compararnos con Europa? Usa las muertes diarias de #covid19mx por millón de habitantes: Image
Comparar letalidad y casos entre países y en el tiempo es absurdo: el # de pruebas ha cambiado: Image
Muertes diarias por millón de habitantes en México y Alemania: Image
Read 8 tweets

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