“Un enfoque de problema bayesiano inverso aplicado a la data del Reino Unido sobre muertes COVID-19 en la primera ola y la distribución publicada de duración de enfermedad, sugiere que las infecciones estaban ya en declive antes del confinamiento del Reino Unido”.
#LockdownsKill
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La data de casos de covid-19 está sujeta a severos factores de confusión temporal.
En circunstancias normales, los estadísticos no recomendarían tratar de estimar el Rt de un patógeno a partir de data tan problemática.
En circunstancias normales, los estadísticos no recomendarían tratar de estimar el Rt de un patógeno a partir de data tan problemática.
Aunque no es perfecta, la data de muertes con Covid-19 es mucho menos problemática que la de 'casos'.
La data publicada en la literatura sobre la distribución de duración de la enfermedad hasta la muerte desde aparición de síntomas, y la distribución de tiempo de contagio hasta aparición de síntomas, permiten estimar hacia atrás las fechas de contagios.
"Se infiere que las infecciones letales estaban en sustancial declive antes de [la implementación del] confinamiento".
El modelo es luego aplicado a las 'oleadas' posteriores.
"Los resultados son obviamente inconsistentes con que los confinamientos hayan causado R<1, dado que la causa no debe ocurrir después del efecto".
"Los resultados son obviamente inconsistentes con que los confinamientos hayan causado R<1, dado que la causa no debe ocurrir después del efecto".
"Este artículo no prueba que el pico de infecciones letales en Reino Unido precediera el confinamiento... Lo que muestra es que, en ausencia de premisas fuertes, la data disponible fuertemente apunta que las infecciones ya iban en declive antes del confinamiento...
... Tal escenario sería consistente con el perfil de infecciones en Suecia, que comenzó su declive de infecciones fatales poco después que el Reino Unido y lo hizo sobre la base de medidas que no incluyeron confinamiento".
#LockdownsKill
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Artículo en medio convencional que da nota de la primera versión del artículo (paper), del año 2020:
telegraph.co.uk/news/2020/06/0…
telegraph.co.uk/news/2020/06/0…
Acá, reseña de la Universidad de Bristol (en la que Simon Wood, autor del paper, es profesor en la escuela de Matemáticas) sobre los hallazgos del paper.
bristol.ac.uk/maths/news/202…
bristol.ac.uk/maths/news/202…
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