Las Academias Nacionales publican una guía para ayudar a los funcionarios públicos a comprender los datos de COVID-19

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A medida que continúa la pandemia de COVID-19, los funcionarios de todo el país han tenido que tomar decisiones sobre la apertura y el cierre de escuelas y negocios e instalaciones comunitarias. Se han basado en gran parte en la información sobre la pandemia, desde las estadísticas de hospitalización hasta los resultados de las pruebas, para informar estas decisiones. Pero diferentes hechos y cifras sobre COVID-19 pueden pintar diferentes imágenes de la pandemia, según Adrian Raftery, profesor de estadística y sociología en la Universidad de Washington.

«La pandemia de COVID-19 está generando muchos tipos diferentes de datos sobre esta enfermedad en las comunidades, como la cantidad de casos confirmados o la cantidad de muertes en un área en particular», dijo Raftery. «Ninguna de estas fuentes de datos por sí sola es perfecta en términos de capturar un resumen completo y preciso de la prevalencia de COVID-19 y los riesgos de hacer ciertas cosas como abrir negocios o escuelas. Todos tienen sus propias fortalezas y debilidades».

Raftery es el autor principal de una nueva guía publicada el 11 de junio por las Academias Nacionales de Ciencias, Ingeniería y Medicina que tiene como objetivo ayudar a los funcionarios de todo el país a comprender estas diferentes fuentes de datos de COVID-19 al tomar decisiones de salud pública.

Los funcionarios que buscan estadísticas de COVID-19 tienen mucho para elegir: casos confirmados, muertes, hospitalizaciones, ocupación de la unidad de cuidados intensivos, visitas a la sala de emergencias, pruebas de anticuerpos, pruebas de hisopado nasal y la proporción de resultados positivos de la prueba a nombre algunos de los puntos de datos más comunes recopilados y distribuidos por hospitales y agencias de salud pública. Pero los funcionarios no necesariamente tienen todas estas estadísticas a la mano cuando toman decisiones, o no tienen suficiente información para interpretarlas.

«Nuestra intención es que esta guía ayude a quienes toman las decisiones y a sus asesores a interpretar los datos sobre el COVID-19 y comprenda las ventajas y desventajas de cada fuente de datos», dijo Raftery.

Por ejemplo, es probable que la cantidad de resultados positivos de las pruebas del nuevo coronavirus sea una subestimación de su verdadera prevalencia en una comunidad . Muchas personas que tienen el virus son asintomáticas y no es probable que busquen una prueba, e incluso las personas con síntomas pueden no tener acceso a pruebas y atención médica, según Raftery. Como otro ejemplo, la cantidad de muertes por COVID-19 en una región no refleja la prevalencia actual de la enfermedad porque la cantidad de muertes va varias semanas por detrás de la cantidad de casos. Además, algunas muertes pueden atribuirse erróneamente a la COVID-19, dijo Raftery.

La guía destaca algunos criterios que los funcionarios deben tener en cuenta al evaluar la utilidad de determinados puntos de datos de la COVID-19, entre ellos:

• Evaluar qué tan representativos son los datos para una comunidad o región
• Si puede haber sesgos sistémicos en algunas fuentes de datos
• Pensar en los tipos de incertidumbres en fuentes de datos, debido a factores como el tamaño de la muestra, cómo se recopilaron los datos y la población encuestada
• Si hay un retraso debido a retrasos en la notificación de datos, el curso de la enfermedad y otros factores

«No existen fuentes de datos perfectas, pero todas estas fuentes de datos siguen siendo útiles para tomar decisiones que afectan directamente la salud pública», dijo Raftery.

Raftery ha trabajado extensamente en métodos estadísticos para medir y estimar la prevalencia de otros virus, incluido el VIH en África. Aunque el VIH y el nuevo coronavirus causan diferentes tipos de enfermedades, existen similitudes en la forma en que los dos virus se propagan entre las poblaciones susceptibles, así como en cómo los tipos de distanciamiento social, el uso de condones para el VIH y el distanciamiento físico y el uso de máscaras para el nuevo coronavirus, pueden disminuir la transmisión. COVID-19 también está generando los mismos tipos de fuentes de datos, con las mismas limitaciones, que el VIH/SIDA, como resultados de pruebas, tasas de hospitalización y muertes.

Con el tiempo, es posible que se puedan recopilar más revelar datos sobre COVID-19 de lo que se conoce como «muestras aleatorias representativas» dentro de una población. En el muestreo representativo, las personas son encuestadas al azar para detectar una enfermedad, y ciertas poblaciones pueden muestrearse más que otras en función de lo que los científicos y los funcionarios han aprendido sobre la prevalencia y la susceptibilidad de una enfermedad. El muestreo representativo evita sesgos y puede estimar con mayor precisión la prevalencia de la enfermedad en una región, según Raftery.

«A medida que aprendemos más sobre COVID-19, cómo se propaga, cómo las diferentes poblaciones son más o menos susceptibles, es posible que podamos avanzar más en la dirección del muestreo representativo», dijo Raftery. «El estado de Indiana ya ha realizado una encuesta de este tipo, y otros deberían hacer lo mismo. Pero también hay mucho que los funcionarios pueden hacer con las estadísticas y las fuentes de datos que los hospitales y las agencias están proporcionando en este momento, siempre que los funcionarios puedan estar al tanto. de las fortalezas y debilidades de cada pieza de datos».

La guía es la primera completada por la Red de Acción de Expertos Sociales de las Academias Nacionales o SEAN, un comité de ocho miembros encargado por las Academias Nacionales para brindar asistencia experta rápida en temas relacionados con las ciencias sociales y del comportamiento durante la pandemia. Raftery es miembro de la SEAN y encabezó este proyecto inaugural.

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Siga las últimas noticias sobre el brote de coronavirus (COVID-19) Más información: Evaluación de tipos de datos, (2020). DOI: 10.17226/25826 Proporcionado por la Universidad de Washington Cita: National Academies publica una guía para ayudar a los funcionarios públicos a dar sentido a los datos de COVID-19 (2020, 30 de julio) consultado el 31 de agosto de 2022 en https://medicalxpress .com/news/2020-07-national-academies-publishes-covid-.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.