Los malos datos son el virus de la ciencia: infectan los modelos, invalidan las predicciones y llevan a hipótesis falsas. La pandemia de COVID-19 lleva pareja una creciente acumulación de malos datos que puede ser un riesgo ante el esperado "desconfinamiento". Los datos no son simples números: su coherencia, rigor y exactitud permiten tomar decisiones acertadas. En la enfermedad que mantiene encerrado a todo el planeta, los malos datos crecen y se propagan.
El virus SARS-CoV-2 es nuevo, los científicos conocen poco sobre él y la forma de entender cómo incide en la población es observando los efectos que causa. Y poco puede hacerse cuando los datos están malditos. Hoy se desconoce cuántas personas contagiadas hay realmente en España, qué porcentaje de ellas no tienen síntomas o los manifiestan leves pero, aun así, pueden contagiar a otros que desarrollen de forma grave la enfermedad. No se sabe cuál es la cifra real de fallecidos. Esas incógnitas podrían ser asumibles si se mantuviesen en el tiempo, pero para colmo el criterio de reporte de datos varía. Hoy mismo, Cataluña y Madrid han informado de una tacada 7.000 y 10.000 muertos respectivamente que no estaban en las estadísticas. Se trata de personas que no fallecieron en hospitales, con síntomas de COVID-19 sin que a muchos de ellos se les hayan realizado las pruebas. Estas son las trampas que ensucian los datos.
El número de contagiados es mayor. La cifra oficiales diarias únicamente se refieren a las personas enfermas a las que se les ha realizado un test con resultado positivo. Hasta hace bien poco, eso se limitaba a los pacientes graves que ingresaban en un hospital. En cierto modo, podía ser un censo de casos severos con COVID-19, y eso explica por qué la mortalidad es tan elevada en España.
La cifra de muertos probablemente sea mayor. Es una evidencia tras lo anterior y más cuando hoy mismo se ha comprobado que no todas las comunidades cuentan igual a los fallecidos. Cataluña solo reporta los muertos en hospitales, por ejemplo, y en buena parte de los territorios no se hacen pruebas de coronavirus tras el fallecimiento.
Las autonomías no miden igual. En plena saturación hospitalaria, los datos de cada autonomía dejan de ser homogéneos: dependen de la red sanitaria de cada una y de la capacidad para hacer test. Puede darse la circunstancia de que un paciente que en un territorio con hospitales saturados no sería ingresado (y por tanto sin test y fuera de la estadística), sí lo fuese en otra autonomía con su red sanitaria más aliviada.
Los nuevos test rápidos distorsionan. El descenso de la presión sanitaria en algunas comunidades permite a esos territorios realizar test rápidos fuera del ámbito hospitalario. Se optan por ese tipo de test, en vez de los fiables PCR para ampliar la detección. Pero los test rápidos determinan quién tiene (con un margen de error) o ha tenido la enfermedad, con independencia de la gravedad de sus síntomas. Así, por ejemplo, Andalucía contabilizó el pasado martes más de un centenar de casos identificados por los test rápidos que el Gobierno central no computó. A raíz de ese hecho se ha conocido que algunas comunidades incluían también a asintomáticos en sus datos, y otras no. La solución del Ministerio para evitar la distorsión con el cómputo inicial, es contar solo como casos a aquellos pacientes con diagnóstico por mostrar síntomas. Es esta otra evidencia de la primera trampa de esta lista.
Ningún país parece medir tampoco igual. Se han visto grandes diferencias en las tasas de mortalidad de la enfermedad según los países. En muchos casos se deben a la capacidad de realización de test (a más pruebas, más pacientes leves o asintomáticos se suman a la estadística), pero también a la forma de computar los fallecimientos (Francia incorpora de golpe a sus muertes en residencias). Pero la situación es aún más confusa ya que los índices de mortalidad y letalidad que se consideraban como fiables se tomaban de los resultados en China. La elevada mortalidad fuera del gigante asiático, así como las informaciones internacionales, hacen sospechar que China pudo haber falseado sus estadísticas.
Sin buenos datos difícil será tomar decisiones acertadas. El padre de la epidemiología fue el médico británico John Snow, quien logró atajar un brote de cólera en Londres en 1854. Snow anotó rigurosamente en un plano cada muerte y pudo inferir que había una fuente específica de agua infectada. Sin datos exactos, los médicos seguirían limitándose a atender a los enfermos sin pensar en que había una forma de atajar la enfermedad: clausurando el pozo infectado. Del mismo modo, sin datos rigurosos, homogéneos y precisos, nos limitaremos a apagar fuegos en vez de encontrar a quien lleva la antorcha.
