El economista ayuda a resolver los problemas de datos faltantes de COVID-19

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Cuando surgió el nuevo virus SARS-CoV-2 en los primeros meses de 2020, las preguntas sobre su transmisibilidad y gravedad eran urgentes para la salud pública, pero los datos de los resultados de las pruebas estaban limitados por la precisión cuestionable y la naturaleza no aleatoria de los resultados de las pruebas.

En una nueva investigación, Jrg Stoye, profesor de economía en la Facultad de Artes y Ciencias, encontró una manera de hacer que incluso conjuntos de datos limitados sean útiles para responder preguntas urgentes de salud pública. Abordando esta situación epidemiológica como un «problema de datos faltantes» en economía, Stoye determinó que los datos limitados brindan una variedad de resultados posibles y, por lo tanto, una perspectiva valiosa para las cuestiones de salud pública.

El artículo «Limitando la prevalencia de infecciones por delimitando la selectividad y la precisión de la prueba: con aplicación a la COVID-19 temprana», publicado en enero en The Econometrics Journal.

«Investigo qué conclusiones sobre la letalidad del SARS-CoV-2 podrían respaldarse a partir de la datos escasos disponibles en la primavera de 2020 y utilizando suposiciones muy débiles», dijo Stoye. «Evaluado en datos de la etapa inicial de la pandemia, incluso los límites novedosos más débiles son razonablemente informativos. La aplicación motivadora es para la pandemia de COVID-19, pero la estrategia también puede ser útil en otros lugares».

Como economista, Stoye estudia la identificación parcial: la causalidad con información limitada. «Pienso mucho en cómo podemos concluir que algo causa otra cosa, por ejemplo, que la escolarización genera buenos resultados en los niños, aunque no tengamos un experimento», dijo.

Stoye reconoció la misma estructura del problema en preguntas planteadas por el COVID-19.

En la primavera de 2020, aplicó un razonamiento de identificación parcial a la pregunta, muy debatida en ese momento, de si el COVID-19 era más frecuente o letal que la influenza y, por lo tanto, merecía un público más fuerte. medidas de salud.

Existen dos límites específicos entre los datos de los resultados de las pruebas y la determinación real de si el COVID-19 era más mortal que la gripe. Primero, la precisión de la prueba estaba en duda. En segundo lugar, los evaluados no representaban una muestra aleatoria de la población; más bien, se autoseleccionan como personas dispuestas a hacerse la prueba.

Suponiendo que el 2% de la población se hizo la prueba, dijo Stoye, y por el bien del argumento, todos dan positivo. El rango de posibles tasas de infección entre la población general podría ser del 2 % al 100 %, una conclusión poco útil.

Así que introdujo un rango de límites, permitiendo hasta un 30 % de falsos negativos en las pruebas de PCR y también asumiendo que la población no analizada podría tener hasta la misma incidencia que la analizada.

«Para abril de 2020, estas suposiciones, lejos de señalar la letalidad de la enfermedad, la ubican muy por encima de la letalidad de la influenza». dijo Stoye. «Sin duda, esta también era la opinión científica principal en ese momento, pero fue impugnada por una minoría vocal».

Esta estrategia puede ser útil más allá de la pandemia de COVID-19, dijo Stoye, al determinar la infección índices de enfermedades endémicas como la influenza. El enfoque también ayuda a determinar la eficacia de las pautas de salud pública, como el uso de mascarillas.

Las personas que usan mascarillas no son una selección aleatoria, dijo, y el efecto de las mascarillas tiene que ver con si las personas que lo rodean usan mascarillas. .

Debido a que trabajan con datos inherentemente limitados, los economistas están en la primera línea de la investigación de cuestiones de salud pública, dijo Stoye.

«Muchos economistas y epidemiólogos trabajan en problemas que son muy similares ‘bajo el capó'», dijo, «Algunos de los mejores artículos sobre COVID-19 son colaboraciones entre la epidemiología y la economía».

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Un estudio del Reino Unido sugiere que el COVID-19 se volvió mucho más letal a fines de 2020 Más información: Jrg Stoye, Limitación de la prevalencia de infecciones al limitar la selectividad y precisión de las pruebas: con aplicación a COVID-19, The Econometrics Journal (2021). DOI: 10.1093/ectj/utab024 Proporcionado por la Universidad de Cornell Cita: Economist ayuda a resolver los problemas de datos faltantes de COVID-19 (2022, 11 de febrero) recuperado el 29 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/ 2022-02-economist-covid-problems.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.