Thread by @daniela_oaks

1/ ¿Por qué hay que dudar de lo que dice la Dra. Acevedo Whitehouse (A-W), aunque al principio del video nos platica sus impresionantes credenciales académicas (las cuales son ciertas)? En este hilo, lo trataré de explicar desde mi perspectiva.

https://twitter.com/daniela_oaks/status/1366620106126741506

2/ La Dra. A-W no es experta en el área de inmunología, epidemiología o virología, que son los temas que nos conciernen aquí. Digo esto basándome en el historial de sus publicaciones científicas, de las cuales, ninguna es de estas áreas:

pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/?term=acevedo-…

3/ ¿Es posible que entienda los datos muy bien aunque no sea su área de investigación? Por supuesto, pero no es tan sencillo como leer un paper y aplicar fórmulas. Intentaré poner un ejemplo de mi área de conocimiento.

4/ En genética del cáncer, hay un proceso que usamos con regularidad, que se llama "variant calling" o identificación de variantes. El concepto es muy sencillo: Dadas dos secuencias genéticas, encuentra las diferencias entre ellas.

5/ Sin embargo, resolver este problema no es tan fácil. Por ejemplo, si tienes datos de células normales (no cancerosas) y tienes lo que se llama "alta cobertura", quizá un tipo de algoritmo que se llama heurístico sea suficiente.

6/ Pero si tienes "poca cobertura", o secuencias de tumores, quizá sea mejor usar algoritmos bayesianos. Hay muchos tipos de algoritmos bayesianos, que hacen distintas suposiciones. El mejor a utilizar depende de los datos que tengas, su origen, y su procesamiento.

7/ El problema conceptualmente es muy sencillo. Encuentra las diferencias entre dos secuencias genéticas. Pero saber cómo resolverlo, con sus casos especiales, los problemas de cada fórmula a utilizar, etc, sólo viene de la experiencia de trabajar con estos datos con regularidad.

8/ Cuando no es nuestra área de enfoque académico (y aunque lo fuera), lo primero que hay que preguntarnos cuando analizamos datos es, ¿Concluyo lo mismo que los demás? Si no, ¿Por qué no? ¿Es posible que esté haciendo algo mal?

9/ Entonces, ¿Por qué las conclusiones de la Dra. A-W son contrarias a lo que ha encontrado la OMS, los expertos en universidades, o farmacéuticas? (Básicamente, que las vacunas son seguras y funcionan). ¿Podría ella estar cometiendo un error de análisis?

10/ Creo que hay que saber reconocer cuando no somos expertos en algo. Yo no lo soy, aunque tengo las mismas credenciales académicas que ella menciona al inicio de su exposición. Pero algo que debemos aprender es a buscar fuentes confiables de información.

11/ Hay mucho trabajo por hacer, y reconozco que yo no me he involucrado tanto, simplemente porque acepto que esta no es mi área de especialidad. Pero considero este nivel de desinformación peligroso: El video ya tiene 103,000 vistas y lleva pocos días. Por eso escribo esto.

12/ Quizá haya un componente de teorías conspirativas, de creer que somos más listos que el resto por ver "la verdad". No lo sé. Pero en este caso, la mayoría de las farmacéuticas, universidades y gobiernos tienen en su interés regresarnos a la normalidad.

13/ ¿Que no sabemos los efectos a largo plazo? Por supuesto, todo esto es muy nuevo. Sin embargo, los riesgos de contraer COVID-19, con su tasa de mortalidad y efectos a largo plazo establecidos, superan vastamente a los de no ponerse la vacuna.

14/ Estas vacunas, de acuerdo al Center for Disease Control de Estados Unidos, han pasado por el monitoreo de seguridad más intenso en la historia del país. El link al final del hilo.

15/ Las diferentes vacunas aprobadas de emergencia han pasado las tres fases de ensayos clínicos requeridas, se han administrado a millones de personas, y se ha visto una reducción real del riesgo a contraer COVID-19 en personas vacunadas.

16/ Aquí hay algunos links con el consenso internacional:
Organization mundial de la salud: who.int/news-room/q-a-…
Center for Disease Control: cdc.gov/coronavirus/20…
Mayo Clinic: mayoclinic.org/coronavirus-co…

#VaccinesWork #Vaccine4All