¿Cuánto contribuyen las multitudes a Covid? Es complicado

“Tanto los legisladores como los votantes deben saber que todavía no podemos responder a las preguntas más básicas sobre esta pandemia con las herramientas que tenemos a mano”, dice Douglass, quien ha estado un crítico vocal de Twitter del tipo de estudios como el publicado esta semana sobre Sturgis, y ha sido coautor un documento de próxima aparición sobre deficiencias similares en el literatura Covid en rápido aumento. Y no está solo. A otros científicos también les preocupa que la prisa por utilizar datos incorrectos o incompletos para proporcionar respuestas, cualquier respuesta, sobre los efectos de las grandes reuniones, en última instancia, hará poco para poner fin a la pandemia. Y, de hecho, piensan que puede hacer más daño que no tener ninguna respuesta.

“Mire, estas son preguntas realmente urgentes que debemos resolver”, dice Asish Jha, médico, investigador de salud y recientemente nombrado decano de la Escuela de Salud Pública de la Universidad de Brown. “Necesitamos poder analizar cuidadosamente cuántas protestas, mítines y otros eventos contribuyen a los brotes de enfermedades. Pero es más importante realizar un análisis de inmediato que hacerlo rápidamente. Y en este caso, simplemente no se hace lo suficientemente bien. Ojalá los autores, sabiendo lo increíblemente volátil políticamente que es el medio ambiente, hubieran hecho un trabajo más cuidadoso «.

De hecho, los funcionarios de Dakota del Sur rechazaron rápidamente los hallazgos del investigador. Un portavoz del Departamento de Salud del estado le dijo a WIRED en un correo electrónico que el estudio «no se alinea con el impacto que hemos visto en el terreno». La gobernadora Kristi Noem, una republicana que ha evitado los mandatos de máscaras y otras medidas de prevención de enfermedades, fue más allá, decirle a Fox News que los investigadores «hicieron algunos cálculos matemáticos al revés de la servilleta, inventaron algunos números y los publicaron».

Ahora, ese es un universo alternativo propio. Los métodos bien aceptados empleados por el equipo de la Universidad Estatal de San Diego son estándar para que los economistas los utilicen cuando tratan de responder preguntas sobre los impactos sociales de un evento repentino. Pero eso no significa que fueran los métodos adecuados para responder esta pregunta, ni que el estudio esté libre de defectos. En particular, Jha está en desacuerdo con la falta de los llamados «análisis de falsificación». Estas pruebas son una forma de verificar su trabajo, para asegurarse de que mide lo que cree que es. Una forma de hacerlo es imaginar un mundo en el que el rally haya ocurrido tres semanas antes de lo que realmente sucedió y ejecutar los modelos nuevamente. Si el rally (el rally real) realmente fue lo que impulsó los picos de coronavirus, un análisis que utilice esta fecha ficticia de Sturgis no debería mostrar ningún cambio en las tasas de casos, porque en este análisis el rally real es todavía de tres semanas en el futuro. Si ve un cambio, entonces sabe que algo más que el rally de Sturgis está causando el pico. Sin ese tipo de controles, es más difícil hacer afirmaciones de causalidad.

Pero el problema más importante, dice Jha, es que los datos del mundo real simplemente no parecen coincidir con las estimaciones del estudio, excepto en Dakota del Sur. El departamento de salud del estado ha identificado hasta ahora a 124 personas que asistieron al mitin y luego dieron positivo por Covid-19. Un portavoz del departamento se negó a decir cuántos contactos cercanos de esas personas están siendo monitoreados actualmente para ver si se enferman. Pero en el mes siguiente al rally, el promedio diario de Dakota del Sur para nuevos diagnósticos se triplicó con creces de 82 a 307. Ese es un pico visible que se alinea bastante bien, en términos de tiempo, con Sturgis, dice Jha.

Sin embargo, según los datos del teléfono celular, el 90 por ciento de los asistentes al mitin provenían de lugares fuera del estado. Sin embargo, cuando observa los condados identificados por los autores del estudio de Sturgis como los que contribuyen con el mayor número de asistentes, no ve aumentos similares. Según su modelo, en las tres semanas posteriores al mitin, las infecciones por Covid-19 aumentaron más en lugares como el condado de Maricopa, Arizona; El condado de Hennepin, Minnesota; y tres condados que rodean el área metropolitana de Denver en Colorado. En esos condados, los autores encontraron que el mitin de Sturgis estaba asociado con un aumento del 13,5 por ciento en los casos de Covid-19. Pero según los datos del departamento de salud pública del estado, el condado de Maricopa realmente vio un descenso en los casos notificados diariamente, desde un promedio de 7 días de 775 al comienzo del rally a 266 un mes después. En dos de los tres condados de Colorado, la cantidad de casos nuevos disminuyó o se estancó después del rally. Esa tendencia también se observó en algunos otros condados de alto flujo, incluidos San Diego, Los Ángeles y el condado de Clark, hogar de Las Vegas.

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