Coronavirus: ¿Qué dificulta predecir el comportamiento de la pandemia?

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Coronavirus: ¿Qué dificulta predecir el comportamiento de la pandemia?

Una revisión realizada por científicos europeos alerta que muchos modelos de diagnóstico y pronóstico del Covid-19 no son fiables

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La generalización de los modelos de diagnostico puede ser algo riesgoso.EFE

Mientras el coronavirus sigue en pleno avance por el mundo, una revisión científica denuncia que los modelos que intentan ayudar a los médicos a diagnosticar el patógeno no funcionan. Esto tras revisar 31 modelos publicados hasta el 24 de marzo.

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Con la apresurada e incontrolable propagación de este virus, los científicos han buscado a toda costa compartir lo más rápido posible sus conocimientos de esta enfermedad. Pero al parecer esto ha traído consecuencias, ya que muchos de los estudios divulgados en servidores públicos no han sido revisados por otros expertos. Y entre estos se encuentran muchos modelos que intentan determinar qué pacientes están contagiados y cuáles tienen un mayor riesgo de desarrollar neumonía.

Según un estudio publicado en la revista médica British Medical Journal, un equipo de científicos de Holanda, Austria, el Reino Unido y Alemania, tras una búsqueda exhaustiva ha localizado 31 modelos de este tipo.

Con esto, determinaron que todos estos modelos están sesgados y son mucho menos fiable de lo que dicen sus creadores. El problema con esto está en que muchos de esos estudios han servido para que sus creadores generen “soportes” para médicos que tienen alguna duda relacionada a la nueva enfermedad, que ya ha terminado con la vida de al menos 90.000 personas en todo el mundo.

Por ejemplo, algunos de estos equipos de investigación han transformado sus modelos diagnósticos o predictivos en aplicaciones online, de forma que un médico indeciso sobre un diagnóstico pueda introducir la radiografía del pecho de un paciente y esa aplicación tras una serie de preguntas le dirá si es paciente que atiende es positivo o no para Covid-19.

La mayor cantidad de fallos se centran en sesgos y en que los modelos no se basan en una cantidad y variedad representativa de enfermos. Por ejemplo, en el caso de investigaciones sobre la mortalidad del Covid-19, estos modelos excluyen a los pacientes que no mueren. A esto se le suma que la mayoría de estos trabajos se basan en datos recogidos en China, y hay que tomar en cuenta que no se puede tomar siempre como referencia a un país cuyo sistema de salud pública es muy distinto al de otros países.

Antoni Trilla, jefe de Epidemiología del Hospital Clínico de Barcelona y miembro del comité científico asesor del Gobierno español, señala que esta es “una buena revisión sobre modelos predictivos de ingreso, diagnóstico y pronóstico”, explica. “En resumen, lo que nos dice este estudio es que son poco creíbles, especialmente su validez externa”, añade.

En la situación actual, hay que ser muy cautelosos con cualquier predicción, ya que un error en la fuente de información es especialmente grave para la repercusión clínica, social, política y económica

Ricardo Ocaña, experto en matemáticas y estadística de la Sociedad Española de Epidemiología 

Y aclara que desafortunadamente, el uso inapropiado de métodos estadísticos en salud no es algo nuevo, pero en esta ocasión cobra especial relevancia por sus repercusiones en la toma de decisiones.

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“En China, por ejemplo, la sanidad es pública, pero los pacientes tienen que pagar por ir al hospital, por lo tanto, no todos acuden a los servicios sanitarios, lo que hace que los datos no sean extrapolables a la medicina de un país como España, donde la sanidad es realmente universal y gratuita”, menciona José María Domínguez-Roldán, jefe de Urgencias de un hospital, al preguntarle sobre las complicaciones de aplicar estos modelos basados en datos de otros países.

En cualquier caso, el médico advierte que estos modelos sirven solo como una referencia. Al final lo que más cuenta es la propia evolución de cada enfermo.