Bueno, pues lamentablemente, el número de fallecidos ha aumentado muy sensiblemente, hasta 13, y 7 pasajeros siguen críticos. Con esta novedad, me temo que tengo que hablar de una letalidad cercana al 2%. El cambio es realmente significativo y no se presta a ninguna interpretación optimista. Sigo confiando en el procedimiento de observar un entorno aislado, pero los resultados no son los que yo quisiera mostrar. Es lo que hay.
La primera: en el Diamond Princess, con media de edad de 62,3 años contando tripulación infectada (145, media de edad 36) y pasajeros infectados (567, media de edad de 69), los muertos fueron 12 de 712 (ningún muerto entre los 145 tripulantes infectados, creo), es decir, un 1,7% de letalidad. Repito, para una edad media de 62,3 años. Esta tasa sería 0 para los 145 tripulantes de una edad media de 36 años. De los 12 que han fallecido habría que contemplar cuál es a su vez su media de edad (recordemos que ya pertenecían a un grupo cuya media ronda los 70). En una población más representativa de la población general habría que multiplicar los 145, de media de edad 36, por 8 (para que corresponda más a lo que hay una pirámide poblacional de un país típico). Esto daría que para un N=1600 habría 13, 14 o 15 fallecidos; si incluyéramos niños y adolescentes, los muertos no subirían pero N llegaría a 2000 tirando por lo corto. La tasa de letalidad general sería del 0,6-0,75%.
La segunda: cuando un dato variable es escaso, medirlo contra otra variable mucho más elevada conlleva a aberraciones estadísticas. En nuestro caso, la primera variable serían las muertes, en el segundo, los positivos. Pero un aumento de solo una unidad en la primera variable provoca un aumento relativo enorme comparado con un aumento de una sola unidad en la segunda. Además, la segunda variable ya no es variable, no puede haber más positivos en el barco.
La tercera: tras dos meses y medio infectados en ese barco, es esperable que haya aumento de muertes entre esa población de edad mayor por pura esperanza matemática de vida: aunque no hubiera enfermado nadie de COVID en esos 560 pasajeros sénior, es probable que alguno o algunos de los más mayores entre ellos hubiera acabado muriendo en 75 días.
#1 Podemos cotejar con ciertos datos que aportan poblaciones más representativas. Por ejemplo con los de de Islandia, donde están encontrando algo similar ya que están haciendo muchos tests y, como su población es poca, la muestra será más ajustada. Pues bien, llevan 8 muertes por 1727 casos (en realidad habrá unos 2000, si admitimos que aun testeando tanto algunos se les escapan), es decir, un 0,46%. Otro ejemplo con tests masivos que habrán dejado a pocos leves o asintomáticos fuera del cómputo es Singapur, que lleva 3252 casos y 10 muertes, es decir un 0,3% de letalidad.
Sin embargo Corea del Sur, otro ejemplo de país del que se dice que ha realizado tests masivos y con ellos contabilizado a buena parte de los infectados reales, lleva 225 fallecidos de 10591 (2,12%). La realidad, sin embargo, ¡es que ha hecho bastantes menos que España!
#5 es un experimento ideal. Entorno cerrado, distanciamiento limitado, control sobre el 100% de la población.
(Edit: 5 negativos a una corrección y un solo meneo? el mío?)
#9 Para eso están los trabajos científicos, para sacar conclusiones de los datos brutos:
"Esto habrá que corregirlo porque la edad media de los cruceristas será más alta que la población, y porque al ser casos iniciales y en el barco el tratamiento no sería como el actual, aún así es un dato malo."
#5 con un analisis riguroso se puede sacar alguna conclusion. Coger los datos en bruto, sin hacer ningun ajuste y pretender sacar una conclusion es absurdo.
"Con esta novedad, me temo que tengo que hablar de una letalidad cercana al 2%"
Sabiendo que el coronavirus afecta de forma muy diferente según la edad, este porcentaje tiene poco significado, más aún al tener en cuenta que la población de un crucero no constituye una muestra representativa de la población, sino que está sesgada incorporando probablemente un mayor número de personas mayores.
No entiendo el artículo. ¿Es una metáfora de algún tipo? ¿Trata realmente sobre la imposibilidad de hacer estadísticas fiables partiendo de poblaciones pequeñas? ¿O ni siquiera eso?
#4 Solo muestra cómo han evolucionado los datos, que arrojan una letalidad del 2% de los infectados, muy superior al dato que de maneja habitualmente que creo es del 0.35%, y obviamente no es una buena noticia.
Esto habrá que corregirlo porque la edad media de los cruceristas será más alta que la población, y porque al ser casos iniciales y en el barco el tratamiento no sería como el actual, aún así es un dato malo.
Comentarios
Relacionada y corrección a esta:
Pronóstico: la letalidad del coronavirus está en torno al 1,4%
Pronóstico: la letalidad del coronavirus está en t...
apedradas.com#1 Tres apreciaciones.
La primera: en el Diamond Princess, con media de edad de 62,3 años contando tripulación infectada (145, media de edad 36) y pasajeros infectados (567, media de edad de 69), los muertos fueron 12 de 712 (ningún muerto entre los 145 tripulantes infectados, creo), es decir, un 1,7% de letalidad. Repito, para una edad media de 62,3 años. Esta tasa sería 0 para los 145 tripulantes de una edad media de 36 años. De los 12 que han fallecido habría que contemplar cuál es a su vez su media de edad (recordemos que ya pertenecían a un grupo cuya media ronda los 70). En una población más representativa de la población general habría que multiplicar los 145, de media de edad 36, por 8 (para que corresponda más a lo que hay una pirámide poblacional de un país típico). Esto daría que para un N=1600 habría 13, 14 o 15 fallecidos; si incluyéramos niños y adolescentes, los muertos no subirían pero N llegaría a 2000 tirando por lo corto. La tasa de letalidad general sería del 0,6-0,75%.
La segunda: cuando un dato variable es escaso, medirlo contra otra variable mucho más elevada conlleva a aberraciones estadísticas. En nuestro caso, la primera variable serían las muertes, en el segundo, los positivos. Pero un aumento de solo una unidad en la primera variable provoca un aumento relativo enorme comparado con un aumento de una sola unidad en la segunda. Además, la segunda variable ya no es variable, no puede haber más positivos en el barco.
La tercera: tras dos meses y medio infectados en ese barco, es esperable que haya aumento de muertes entre esa población de edad mayor por pura esperanza matemática de vida: aunque no hubiera enfermado nadie de COVID en esos 560 pasajeros sénior, es probable que alguno o algunos de los más mayores entre ellos hubiera acabado muriendo en 75 días.
#15 ¿Dónde se te hace la ola?
#1 Podemos cotejar con ciertos datos que aportan poblaciones más representativas. Por ejemplo con los de de Islandia, donde están encontrando algo similar ya que están haciendo muchos tests y, como su población es poca, la muestra será más ajustada. Pues bien, llevan 8 muertes por 1727 casos (en realidad habrá unos 2000, si admitimos que aun testeando tanto algunos se les escapan), es decir, un 0,46%. Otro ejemplo con tests masivos que habrán dejado a pocos leves o asintomáticos fuera del cómputo es Singapur, que lleva 3252 casos y 10 muertes, es decir un 0,3% de letalidad.
Sin embargo Corea del Sur, otro ejemplo de país del que se dice que ha realizado tests masivos y con ellos contabilizado a buena parte de los infectados reales, lleva 225 fallecidos de 10591 (2,12%). La realidad, sin embargo, ¡es que ha hecho bastantes menos que España!
Un espacio cerrado como un crucero, con una población como la de un crucero no es una muestra válida para extrapolar nada sobre una enfermedad.
#2 Precisamente es un caso interesante para sacar porcentajes sin sesgos, o con sesgos controlados. Por es tan estudiado.
#5 es un experimento ideal. Entorno cerrado, distanciamiento limitado, control sobre el 100% de la población.
(Edit: 5 negativos a una corrección y un solo meneo? el mío?)
#5 #6 la media de edad echa por tierra vuestra teoría.
#9 Para eso están los trabajos científicos, para sacar conclusiones de los datos brutos:
"Esto habrá que corregirlo porque la edad media de los cruceristas será más alta que la población, y porque al ser casos iniciales y en el barco el tratamiento no sería como el actual, aún así es un dato malo."
Mi estadística va mal/c7#c-7
#5 con un analisis riguroso se puede sacar alguna conclusion. Coger los datos en bruto, sin hacer ningun ajuste y pretender sacar una conclusion es absurdo.
"Con esta novedad, me temo que tengo que hablar de una letalidad cercana al 2%"
Sabiendo que el coronavirus afecta de forma muy diferente según la edad, este porcentaje tiene poco significado, más aún al tener en cuenta que la población de un crucero no constituye una muestra representativa de la población, sino que está sesgada incorporando probablemente un mayor número de personas mayores.
La muestra de población del barco es una castaña. Porque no tomaste a Vo' Euganeo como ejemplo?
Primer link que encontré: http://www.cantabriadirecta.es/vo-euganeo-italia-el-pueblo-que-logro-contener-la-expansion-del-coronavirus/
No entiendo el artículo. ¿Es una metáfora de algún tipo? ¿Trata realmente sobre la imposibilidad de hacer estadísticas fiables partiendo de poblaciones pequeñas? ¿O ni siquiera eso?
#4 Solo muestra cómo han evolucionado los datos, que arrojan una letalidad del 2% de los infectados, muy superior al dato que de maneja habitualmente que creo es del 0.35%, y obviamente no es una buena noticia.
Esto habrá que corregirlo porque la edad media de los cruceristas será más alta que la población, y porque al ser casos iniciales y en el barco el tratamiento no sería como el actual, aún así es un dato malo.
El titular no es muy afortunado.
La estadística no va ni mal ni bien.
Va
La media de edad era de 70 años?
#10 Distribucion de edades en el barco (muertos entre parentesis, son datos antiguos de muertes, no encontre los nuevos)
Edad/Cantidad(muertes)
00-09/16
10-19/23
20-29/347
30-39/428
40-49/334
50-59/398
60-69/923
70-79/1015(6)
80-89/216(1)
https://cmmid.github.io/topics/covid19/severity/diamond_cruise_cfr_estimates.html