📈 1/ La pandemia ahora es distinta por edades: hoy repasamos datos franja por franja. Lo mejor es que los ingresos totales siguen lejos de enero (⅙). Lo malo: que suben para todos y marcan récords en jóvenes.
2/ Aquí la evolución de casos e ingresos (lineal y log). Lo positivo es el desacople de ingresos/caso —ingresa un % menor de enfermos, en parte por juventud. Lo negativo: que el crecimiento de casos e ingresos es exponencial y se están doblando semanalmente.
3/ Luego seguimos con dos datos para cada edad: (arriba) casos; (abajo) % de ingresos/caso.
Mirad 20-29 y 30-39: (1) pocos vacunados, (2) incidencia disparada, (3) ingresos son 2-4% de casos. Eso sugiere que si la incidencia sigue subiendo, subirán los ingresos de esa edad.
4/ Os dejo el artículo con el resto de franjas (y luego sigo con el hilo, que ahora no puedo). Aquí todos los detalles: elpais.com/sociedad/2021-…
5/ Mirad las franjas de 40 a 69 años. Ahí el % de casos que ingresa sigue alto (5% a los 45 años; 10% a los 65). Es decir, si la calma se mantiene es porque la incidencia es baja… y por eso preocupa este subiendo 👉
6/ Lo clave es lo que vemos en +70 años. Fijaos que el % de ingresos/caso sigue muy alto: por cada 5 casos conocidos hay una hospitalización (!). Ese grupo esta ahora MUY protegido, pero por lo que vemos arriba: porque enferman muy poco ahora.
7/ Mi lectura de esto es que la evolución de casos SIGUE siendo útil. No la global, que ya no predice ingresos, pero si *por edades*: un aumento de casos de 25, 45 o 65 años todavía parece predecir ingresos hospitalarios en ese grupo. En un % no tan distinto a enero.
8/ Una señal de esto son los datos de Cataluña, que detalla los ingresos diarios por edad. Allí los ingresos están subiendo en todas las edades (siguendo a los casos).
◼️La riada en Valencia fue extrema: solo debía ocurrir cada 1.000 años.
Analizamos datos de lluvia, caudales y área inundada. La conclusión: registros y expertos describen un evento absolutamente inusual para la expectativa científica.
La clave es el concepto de “retorno”… 👇
Los expertos usan un concepto estadístico para hablar de riesgos extremos: el periodo de retorno.
Imaginemos un barranco con riesgo de crecida: los caudales superiores a su caudal de retorno 100 años solo deberían ocurrir una vez por siglo, en promedio.
¿Qué nos dice esta métrica sobre la devastadora riada? Los primeros datos alcanzan retornos de 500, 1.000 y hasta 2.000 años.
“Fue realmente extraordinario —explica Félix Francés, Catedrático de I. Hidráulica en UPV— con un periodo de retorno de entre 1.000 y 3.000 años”.
Recopilo algunas claves e historias curiosas sobre el resultado en EEUU y los intentos de predecirlo: encuestas, falsas sorpresas y millonarios en criptomonedas 👇
1. Cuidado con culpar a la abstención 🤔
La semana pasada se escribió, analizó y repitió que el republicano ganaba por +4 puntos el voto popular —el total—, pero esa cifra era precipitada: quedan millones por contar.
Ahora mismo Trump gana por 2,4 puntos y NYT estima que acabará haciéndolo por 1,5.
También frenaría las explicaciones basadas en participación. Se decía que Harris perdía 15M, y que por eso sale derrotada. Prematuro. La participación definitiva podría ser muy a 2020. Trump tendrá quizás 4M más de votos que entonces
En 2020, Joe Biden ganó por 4,5 puntos sobre Trump, así que el giro que ha dado el conjunto del país será de unos seis puntos. El cambio es equivalente a que un 3% del censo electoral se mueva de partido.
La sociedad no ha dado un vuelco: hace cuatro años los demócratas ganaron 51% a 47%, mientras que ahora ganan los republicanos 50% a 48%.
¿Por qué se habla entonces de una ola roja? 🟥
Porque el mapa de Estados se tiñe de rojo, al girarse media docena de territorios. Pero no son tantos votos. El número de estadounidenses que votaron DEM o REP es parecido al de 2020 y 2016. El poder cambia de manos —mucho poder—, y eso es trascendental, pero exageramos los vaivenes de los votantes.
Otra REVELADORA cronología: @mplanelles y @clementealvarez reconstruyen las horas antes de la riada en Paiporta, con alertas y mensajes de los organismos implicados.
Aquí el resumen con dos curvas que podían ver en *tiempo real*, de dos emergencias: Poyo y Forata👇
Creo que añade nuevos elementos.
Por ejemplo, algo importante: que hubo acción y avisos desde la mañana, de todos los organismos, desde Aemet al ayuntamiento.
Luego con la crecida de Poyo se sugiere que quizás no hubo acciones inmediatas. ¿Una hora en silencio?
Aunque el gráfico también dice que la rambla creció de forma VERTIGINOSA: "en este tipo de cuencas propensas a tener avenidas súbitas, el margen de respuesta es muy corto".
Es REVELADORA la cronología de correos que envió Confederación del Júcar → Protección Civil y Centro de Emergencias CV. Cuenta @mplanelles.
Reveladora del martes 29… Y del procedimiento: los "avisos" son un intercambio escueto y por email.
Este primero con caudal 264m3/s 🟥
Luego este otro mensaje, muy similar en apariencia, pero ya pasadas las 18:40 y con un caudal de 1.686 m3/s. Un volumen circulante que —entiendo— supera con mucho la capacidad de Poyo agua abajo 🟥
Hay algo RARO en las predicciones: Trump ha subido fortísimo en los mercados con *dinero*, pero poco en las encuestas.
¿Por qué esa brecha? La historia es alucinante y apunta a un 'usuario' con 30 millones en cripto.
Lo intento explicar aquí 👇
Primero, conste que la tendencia es consenso: Trump sube por cuarta semana, tanto en mercados como en encuestas.
Y también la foto general: la elección Trump-Harris sigue abierta e igualada. No es tan diferente predecir con «Trump 12 de 20 probs» que «Trump 9 de 20».
Pero mirad la brecha entre métodos:
🟦 Metaculus y los modelos basados en encuestas (@economist, @FiveThirtyEight y @NateSilver538) ven empate o mantienen a Harris un poco delante.
🟥 Los mercados con dinero están inclinados a favor de Trump: @Kalshi, @predictit y @Polymarket.
Los precios han subido un 47% en compra y un 58% en alquiler desde 2015. Mientras tanto, los ingresos de los hogares lo hicieron solo un 35%.
El problema y sus causas en 10 gráficos 👇
🌍 El problema es peor en ciertas regiones
Baleares, Madrid y Cataluña han visto subidas de precios del 60%. No es casual: son áreas con DEMANDA. Entre 2015 y 2021, estas ciudades atrajeron a 85.000 jóvenes de otras provincias.
🚧 ¿Una causa principal? La construcción se desplomó tras la crisis de 2008
En los años 90 se construían tres veces más viviendas al año que ahora. Esa falta de nueva oferta mantiene la presión sobre los precios.