#COVID19mx
1/ El @Conacyt_MX acaba de publicar su análisis de las tendencias de curvas epidémicas y ocupación hospitalaria correspondiente al corte del 21 de diciembre 🧵

coronavirus.conacyt.mx/productos/tend…
2/ Más allá de la utilidad de este reporte para calcular los puntajes del semáforo de riesgo para cada entidad, lo que en mi opinión es muy valioso son las gráficas de hospitalización para cada entidad y área metropolitana. Image
3/ La información de hospitalizaciones por 100k habitantes no está disponible en coronavirus.gob.mx pero es súmamente útil para dar seguimiento a la epidemia.
4/ En primer lugar, es la única información que se conoce en tiempo real y no está sujeta a retrasos en análisis de laboratorio o procesos administrativos.
5/ En segundo lugar, mide pacientes hospitalizados con infecciones respiratorias, independientemente de si se les hizo o no una prueba de covid. Es un indicador independiente del número de pruebas hecho en cada estado.
6/ Y además de las gráficas estatales, incluye gráficas para las principales zonas metropolitanas del país. Esto es muy valioso para estados extensos como #Chihuahua o #Veracruz, done las tendencias pudieran ser distintas en diferentes regiones.
7/ Descárguenlo y revísenlo a detalle, particularmente respecto a la ocupación hospitalaria. Vale la pena.
8/ Extra: con los datos de este informe, más los datos del informe de Rt (coronavirus.conacyt.mx/productos/rt/C…), el dato para la semana 49 de positividad del SINAVE (covid19.sinave.gob.mx/graficapositiv…) y este tuit podemos calcular 38 puntos para la CdMx esta semana (rojo)
9/ Hay una estrecha relación entre las hospitalizaciones por 100K habitantes y la mortalidad de la última semana. Algo que nos permite hacer el informe del CONACYT es evaluar donde queda en esta gráfica una zona metropolitana particular. Image
10/ Así es como podemos ver que si bien la hospitalización en el estado de Oaxaca es relativamente baja (4.5/100K hab), la hospitalizacion en la Ciudad de Oaxaca es muy alta (21/100K hab), lo que coloca a esta ciudad en el rango de entidades con semáforo rojo. @SYoungReports ImageImage

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25 Dec
#SemáforoGate Día 5

Demostremos con datos oficiales que @HLGatell mintió en esta entrevista con @BarraganHidalgo (hilo)
1. Los datos oficiales:
a) datos.cdmx.gob.mx/explore/datase…
b) gits.igg.unam.mx/red-irag-dashb…
c) Informes diarios en la cuenta de @Claudiashein
2. Dice @HLGatell en la entrevista:
"Tenemos perfecto conocimiento y evidencia de esa ampliacion hospitalaria y esto nos permitió considerar en el cálculo del semaforo unidades que todavia no habían sido consideradas"
Read 12 tweets
21 Dec
En este oficio de @HLGatell a @Claudiashein dos cifras son falsas: la positividad y la ocupación de camas con ventilador (hilo).
La positividad en la semana 47 no fue de 25% (3 puntos), sino de 35% (4 puntos). Positividades de 30% o más corresponden a 4 puntos. Esto se puede verificar con los datos abiertos o con el tablero del SINAVE.
Y la ocupación en camas con ventilador fue de 59.51%, como consta en la red IRAG. Ocupaciones mayores a 50% dan 3 puntos, mientras que ocupaciones entre 40% y 49.9% dan 2 puntos.
Read 9 tweets
19 Dec
#COVID19mx
Casos activos estimados (hilo)
1. La @SSalud_mx reporta cada noche el número de "casos activos estimados". La cifra de hoy (90728) es la más alta desde el inicio de la epidemia, pero es muy inferior al número real de personas que hoy portan el virus. ImageImage
2. El estudio de anticuerpos del @inspmx confirmó que el número real de infecciones es 30 veces mayor que el número de casos confirmados, algo que había advertido @ArturoErdely desde abril:
3. Esto quiere decir que el número real de infecciones activas de #covid19mx en México no es 90 mil, sino 2.7 millones. En promedio, 1 de cada 48 personas el día de hoy porta el virus y puede transmitir la enfermedad.
Read 5 tweets
2 Dec
#covid19mx
Una discusión muy recurrente en esta red es la comparación de fallecimientos entre países (abro hilo).
Tomemos los casos de México y España
1/ Con cifras oficiales, al 1 de diciembre tenemos:
🇲🇽 105940
🇪🇸 45511
Fuente: worldometers.info/coronavirus/#c…
2/ Con mucha razón se nos dice que hay que dividir por la población de cada país para hacer una comparación justa. Entonces tenemos:
🇲🇽 105940 / 129.5 millones hab = 818/millón
🇪🇸 45511 / 46.8 millones hab = 973/millón
3/ Pero los dos países tienen un nivel muy distinto de subregistro de muertes por covid. Para una comparación más justa, hay que tomar en cuente el exceso de mortalidad durante la pandemia.
🇲🇽 217989 al 24-oct (f. subregistro 2.44)
🇪🇸 64709 al 16-nov (f. subregistro 1.56)
Read 13 tweets
1 Dec
Yo creo Dr. @jalomiaz que ya es hora de retirar algunas gráficas preparadas por su equipo de producción de gráficas optimistas (hilo)
1. ¿Qué información agrega la primera gráfica que no se pueda apreciar en la segunda? Los casos incidentes estimados claramente van an alza.
2. ¿Qué información agrega la primera gráfica que no se pueda apreciar en la segunda? Las hospitalizaciones llevan claramente más de 2 meses al alza.
Read 4 tweets
15 Nov
La cifra alcanzada hoy no fue 1 millón de contagios, sino 1 millón de casos confirmados entre personas estudiadas por las autoridades sanitarias. Gran diferencia (abro hilo).
1/ La @SSalud_mx establece que son sujetos de estudio el 100% de casos sospechosos graves (hospitalizados) y solo el 10% de casos con síntomas leves (ambulatorios). No se estudian casos asintomáticos.

coronavirus.gob.mx/wp-content/upl… (pág. 20)
2/ Del millón de casos confirmados entre personas estudiadas a la fecha, 223192 fueron hospitalizados y 780061 fueron ambulatorios...
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