Michael Blastland aclara de entrada que él no es un epidemiólogo, virólogo, estadístico ni alguien con una experiencia especial en el coronavirus.
Pero sí es un periodista apasionado por los números y asesor del Centro Winton para la comunicación de riesgo y evidencia en la Universidad de Cambridge (Inglaterra).
También es autor de distintos libros sobre riesgo y números en la discusión pública, como "El tigre que no está: un paseo por la jungla de la estadística" (2007), que coescribió con Andrew Dilnot acerca de cómo interpretar datos cuantitativos que suelen difundirse.
Como tal, Blastland observa con atención la gran incertidumbre que rodea la pandemia de covid-19: "Todos somos falibles en este momento y eso debe darnos un poco de paciencia con otras personas que también pueden estar equivocadas", dice en una entrevista con BBC Mundo.
Explica que, según algunos cálculos, podemos pensar en esta nueva enfermedad que ha paralizado al mundo como si concentráramos en apenas dos semanas varios meses del riesgo de mortalidad que corremos normalmente, el cual crece a medida que aumenta nuestra edad.
Lo que sigue es una síntesis del diálogo telefónico con Blastland, que fue creador del programa radial More or Less de la BBC y cuyo último libro se titula "La mitad oculta: cómo el mundo esconde sus secretos".
Has coescrito un libro diciéndolea la gente que tenga cuidado con las estadísticas. ¿Cómo tomas ahora todas las estadísticas sobre coronavirus?
Con extrema cautela. Hay algunos números que esperarías que fueran bastante robustos. Por ejemplo, la cantidad de personas que mueren. Pero incluso el conteo de las muertes resulta ser mucho más difícil de lo que pensamos.
En Reino Unido, por algún tiempo las únicas muertes que estábamos contando eran en el hospital; no contábamos las personas que morían de covid-19 en hogares de ancianos o en casa.
Entonces el número de muertes resulta bastante incierto. Aun más el número de casos.
Los países hacen pruebas en la gente de distintas maneras y en diferentes cantidades. Y no podemos estar seguros de la proporción del número real de casos que contamos.
Por eso, para mí la pregunta es: ¿en qué tipo de números debemos concentrarnos?
Y lo que miraría es simplemente la velocidad en que las cosas parecen mejorar o empeorar.
Porque incluso si no estás seguro del número absoluto de muertes, sea cual sea la forma en que lo miden en Brasil o Reino Unido, siempre que las sigan midiendo de la misma manera puedes mirar esa línea y tener una idea de hacia dónde vamos, si se está aplanando (la curva de casos), cuán alto podría llegar…
Entonces, esa es la información más confiable probablemente, incluso dadas algunas de las incertidumbres en torno a todos los demás datos.
En "El tigre que no está" dicen que "la respuesta a la ansiedad sobre números en torno al riesgo y la incertidumbre" es ser "práctico y humano". "La incertidumbre es un hecho de la vida", escribieron. Pero, ¿no es demasiado alta la incertidumbre aquí para lidiar con ella desde un punto de vista personal?
Una forma de pensar sobre la incertidumbre es desde el punto de vista personal. No podemos eliminar la incertidumbre sobre el riesgo: todos enfrentamos todo tipo de riesgos todo el tiempo.
Comencemos con el 1% de fatalidad sugerido por el Imperial College en su modelo sobre cuán peligroso sería el virus en Reino Unido y EE.UU.: ellos sugirieron medio millón de posibles muertes en Reino Unido y (cerca de 2,2) millones en EE.UU. potencialmente, si no hacemos nada.
Toma ese 1% de fatalidad y observa los riesgos de covid para cada edad, porque sabemos que aumentan a medida que envejeces. Resulta que, a medida que trazas los riesgos de covid en un gráfico y aumentan con la edad, esa línea del gráfico encaja casi exactamente con la gráfica de los riesgos de mortalidad que corremos normalmente.
Entonces, imagina que cumples 50 años. ¿Cuáles son tus posibilidades de no llegar a cumplir 51? Normalmente, olvídate del covid, dirías: "Está bien, no lo sabía con exactitud, pero no estaba particularmente preocupado por eso".
Bueno, si usamos los números del Imperial College, ese riesgo (de fatalidad) resulta ser el mismo riesgo que presenta el covid. Es como un año de tu riesgo normal, de acuerdo a tu edad y salud, comprimido en las dos semanas en que estás enfermo.
Para ser claro: no es un año de riesgo (de muerte) en lugar del que correrías en un año normal; es además de ese riesgo, pero concentrado en dos semanas.
Podemos intentar obtener estos números proporcionalmente para un individuo.
El problema es que algunos de estos riesgos se superpondrán: habrá personas que acabarán muriendo (por covid) y habrían muerto de todos modos en el año siguiente. Eso significa que tenemos que reducir el promedio para todos los demás.
Así que podría ser que para el resto de nosotros solo estamos hablando de un riesgo adicional (de mortalidad) de seis meses normales, comprimido en un par de semanas de enfermedad. Esa es una forma de pensar sobre el riesgo individual.
La gente podría decir: "Eso no suena tan mal, tengo 60 años y no tenía miedo de no llegar a los 61, pensaba que mis posibilidades eran bastante buenas...".
¿Cuál es el problema con eso?
El problema es que si sumas todos esos pequeños riesgos adicionales que corremos con el covid en una población entera, obtienes muchos casos.
Otra forma de pensar sobre esto es que estamos comprimiendo seis meses de riesgo en dos semanas: imagina todo lo que hace tu servicio de salud y duplícalo, concentra todo ese trabajo extra en un par de meses cuando todos los casos lleguen juntos si dejamos que esta cosa avance, agrega a eso el trabajo normal del servicio de salud…
El servicio de salud desaparecería, estaría muchas veces sobrepasado.
Entonces, puede haber formas radicalmente diferentes de pensar sobre el problema, entre lo que sucede en una escala individual y una escala social.
Los expertos tienen diferentes modelos para el coronavirus. Pero incluso el gobernador de Nueva York, en el epicentro de esta pandemia en EE.UU., ha reconocido distintas incertidumbres de acuerdo al modelo que utilice. ¿Cuánto crees que este nivel de oscuridad desafía a los gobiernos alrededor del mundo?
Tienes razón al hablar de estar en la oscuridad.
Permíteme enumerar algunas de las consideraciones vinculadas a la construcción de un modelo sobre cuán malo será el pico y cuán bien podremos enfrentarlo.
Sólo al pensar en lo susceptible que es la población, querrás saber las edades, factores de riesgo elevados, quién tiene inmunidad, la cantidad de personas recuperadas, qué está mal además en su salud… Todo eso va a un modelo.
Si piensas en la atención sanitaria, te gustaría saber la disponibilidad de camas de cuidados intensivos disponibles, los respiradores disponibles, la capacidad hospitalaria, los tratamientos disponibles, cuánto oxígeno tenemos, la cantidad de personas evaluadas, de casos conocidos, de muertes…
Querríamos saber con cuánta efectividad se propaga el virus, cuánto tiempo sobrevive en las superficies, si hay individuos llamados "súper esparcidores", cuántas personas no tienen ningún síntoma… Todo eso nos ayudaría a llegar a una tasa de transmisión.
Así tienes una idea de lo colosalmente complicado que es y cuánta incertidumbre debe haber alrededor de esos números.
El gobernador de Nueva York tiene toda la razón.
Imagina que estás infectado durante siete días y que infectas a dos personas. Ese es el promedio.
Ahora imagina un escenario diferente, donde estás infectado solo por cinco días, pero infectas a tres personas.
Después de 10 semanas, el primer escenario nos da 2.000 casos. El segundo escenario va hacia los 10 millones.
Entonces, si cambias los parámetros aun ligeramente en tu modelo, puedes tener números radicalmente diferentes.
Creo que esta es la dificultad con que están trabajando los gobiernos y las autoridades sanitarias.
Si ya había millones de personas asintomáticas que lo tuvieron y ahora están a salvo, no tendríamos que encerrarlas.
Hay una forma de averiguarlo, que es hacer un muestreo aleatorio masivo con un test que pueda detectar si lo has tenido o no. No estoy seguro de que tengamos una prueba confiable aún para hacerlo.
Posiblemente la mejor oportunidad para salir de esto es tener mejores datos sobre quién estuvo infectado, para que podamos comenzar a liberar a esas personas.
En "El tigre que no está" recomiendan tener cuidado con frases como "podría ser tan alto como ...". Pero en esta crisis parecen inevitables. El gobierno de EE.UU., por ejemplo, indicó que el coronavirus podía matar hasta 240.000 personas… Y tú dices que esta vez hay que tomar estos números en serio, ¿cierto?
Tengo una actitud ligeramente ambivalente hacia esas cosas. Porque creo que a veces es razonable planificar para ellas, pero no siempre es razonable decir que sabemos que eso va a suceder. Y esa es una diferencia importante.
Creo que vale la pena considerar rangos razonables para la cantidad de muertes.
El peligro de decir "podría ser tan alto como…" es que todo el mundo se queda con ese único número, cuando podría haber una amplia gama de resultados. Y de nuevo, no estamos realmente seguros de lo que son.
En general, creo que vamos en la dirección correcta, quizá no tan rápido como deberíamos. Deberíamos haber comenzado antes, pero no discutiría esas cosas. Creo que son respuestas razonables en estas circunstancias.
Ese es un punto importante sobre la incertidumbre. Sugiere que debemos recordar la humildad antes hacer un juicio sobre otras personas.
Todos corremos el riesgo de equivocarnos. Todos somos falibles en este momento y eso debe darnos un poco de paciencia con otras personas que también pueden estar equivocadas, con la condición de que estén dispuestos a cambiar de opinión a medida que cambien las pruebas.
Si se han equivocado y se niegan a aceptarlo, entonces mi paciencia comienza a agotarse.
Fuente: www.bbc.com/
