La mejor política es educarse

La mejor política es educarse

Presenciamos, en tiempo histórico real, la evolución de una pandemia. La tendencia todavía apunta hacia arriba y los datos se aglomeran en pantallas de televisión, tabletas, teléfonos celulares y periódicos. Requerimos, los ciudadanos que queremos estar al tanto, medios de interpretación de la información disponible para no ser víctimas de engaños o errores que pongan en riesgo nuestra vida. Debemos aprender a distinguir la relevancia de los indicadores para responder cuestiones que causen dudas en nosotros. Esas incertidumbres se atajan mediante el conocimiento racional, crítico, científico o bien por las supercherías irracionales, acríticas e interesadas o fatalmente ingenuas. Cae sobre las personas que saben manejar datos y tienen acceso a información, así como sobre las instituciones de educación que se vindican “críticas y científicas”, disipar dudas, educar a la población para que sepa canalizar sus exigencias hacia las instituciones. Porque es claro que se necesitan mejores sistemas de salud, unos que no recomienden “no vengas hasta que estés casi muerto”. Vamos a exponer un modelo de análisis simplificado, producto de las reflexiones del Dr.Arturo Erdely de la UNAM en redes sociales, para aclarar la importancia de las comorbilidades durante el desarrollo de la pandemia. Mucho se discute si se deberían lanzar campañas para prevenir la obesidad, la hipertensión o la diabetes, y cerrar refresqueras o panaderías industriales. Algún sagaz razonamiento parece ligar la prevalencia de enfermedades crónico-degenerativas en la población con el número de muertos. ¿Deberían entrar en pánico las personas que padecen estos males? El 23 de julio de 2020 se presentó, en la conferencia de prensa vespertina conducida por el Dr. Hugo López Gatell, una gráfica donde se indica que el 43 % de los fallecidos por coronavirus era hipertenso. ¿Se deduce de ahí que si un hipertenso contrae coronavirus tiene .43 de probabilidad de morir? ¿Cómo se deben leer esos números? La construcción de un modelo probabilístico exige la definición de tres elementos clave: una población, una serie de eventos en esa población, y una medida de probabilidad de esos eventos. Podemos tomar al número de infectados por población total, o el conjunto de toda la población del país. Cualquier elección que hagamos está bien, pero notemos las diferencias: si elegimos el total de infectados el perfil epidemiológico no es el mismo que el de toda la población del país, porque ni siquiera sabemos si es una muestra aleatoria de esta población. Tal ignorancia impide inferir características de la población mexicana a partir de las del conjunto de infectados. Sea pues la población de nuestro modelo el total de infectados en un intervalo de tiempo, es decir, se mantendrá fijo el número hasta que, después de cierto lapso temporal, cambien los datos. Eventos importantes en la población de infectados son muchos, pero seleccionamos dos: morir por coronavirus, o evento “C”, y “padecer una comorbilidad”, o evento “H”. Esa comorbilidad puede ser hipertensión, diabetes, enfermedad pulmonar obstructiva, tabaquismo, obesidad, hemorroides, lo que sea, pero usaremos la hipertensión. A estos eventos les asignamos la probabilidad condicional p(H, C) que se lee: “probabilidad de ser hipertenso si murió de covid”. Si construimos la medida de probabilidad de la manera más simple posible la calculamos como el cociente del número de casos favorables al número de casos posibles. Por ende, de acuerdo a la citada gráfica del 23 de julio, se tiene: p(H, C) = .43 porque el 23 de julio había 18076 hipertensos entre los 41908 muertos acumulados hasta ese día. Si esto se interpreta mal, puede llevar a alguien a pensar que si es hipertenso, y contrae coronavirus, tiene un 43 % de probabilidad de morir, es decir, casi uno de cada dos hipertensos infectados de covid morirán. Bueno, no es así, la alarma está infundada. Como bien señaló Erdely, lo que interesa a un hipertenso que contrajo coronavirus es p(C, H) que se lee: “probabilidad de morir de coronavirus si soy hipertenso”. Este dato no lo ofreció el sector salud en sus conferencias, pero se puede calcular a partir de los que sí se dan. La formula es: p(C, H) = p(H, C) x p(C) / p(H). Aquí p (C) es la probabilidad de morir de covid, que se calcula como el total de muertos entre los infectados. Al día 2 de agosto este número se obtiene de dividir 47472, número de fallecidos, entre 434194 contagiados. Resulta: .1093. Si se conoce la proporción de hipertensos entre el número de infectados se tiene p(H) que es la probabilidad de ser hipertenso si se está infectado. Incluso se puede simplificar el cálculo aún más: para obtener p(C, H) basta dividir el total de hipertensos que hay en los fallecidos de Covid entre el total de hipertensos en la población total de infectados. Y así para cada comorbilidad. Harto más arduo es hacer los cálculos cuando se consideran varias afecciones conjuntas. Conclusión de los cálculos de Erdely es que para el 23 de julio p(C, H) = .2457 o 24.6% de probabilidades de morir si se vive con hipertensión y se contrae el coronavirus. De los cálculos anteriores es claro que para evitar las muertes por complicaciones la mejor política es evitar el incremento de los infectados. ■

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