Cr\u00e9dito: CC0 Public Domain <\/p>\n
Entender la escala de una pandemia global no es f\u00e1cil, y el volumen de estad\u00edsticas y datos puede ser desconcertante. <\/p>\n
\u00bfQu\u00e9 vamos a hacer, por ejemplo, con el hecho de que Australia registr\u00f3 solo 109 casos nuevos en su recuento diario del 6 de abril? Dado que esta cifra alcanz\u00f3 un m\u00e1ximo de alrededor de 400 casos nuevos por d\u00eda, \u00bfsignifica esto que la tasa de infecci\u00f3n ahora est\u00e1 disminuyendo?<\/p>\n
Y, aparte de la tristeza, \u00bfqu\u00e9 vamos a hacer con estad\u00edsticas m\u00e1s espantosas, como la \u00bf969 muertes por COVID-19 reportadas en un solo d\u00eda en Italia el 27 de marzo? <\/p>\n
\u00bfQu\u00e9 estad\u00edsticas son m\u00e1s \u00fatiles para dar sentido a la situaci\u00f3n? Para ayudar a interpretar y comprender las monta\u00f1as de datos de COVID-19, veremos cinco m\u00e9todos de uso com\u00fan y explicaremos las ventajas y desventajas de cada uno. <\/p>\n
Para ilustrar cada m\u00e9todo, usaremos los datos de la Universidad Johns Hopkins para Italia durante los 43 d\u00edas del 23 de febrero al 5 de abril.<\/p>\n
1. Aumentos diarios<\/p>\n
Gran parte de los datos de COVID-19 se presentan como un recuento diario de nuevas infecciones confirmadas durante las 24 horas anteriores. Por ejemplo, el 5 de abril, Italia ten\u00eda 4316 casos nuevos.<\/p>\n
Esas cifras transmiten con precisi\u00f3n la horrible escala de la pandemia, pero no son tan buenas para revelar c\u00f3mo est\u00e1 evolucionando la situaci\u00f3n. Sin conocer los totales diarios anteriores, es imposible decir si la tendencia es alcista o bajista. Necesitamos una forma de ponerlo en contexto.<\/p>\n
Histograma de n\u00fameros diarios de casos nuevos. Cr\u00e9dito: Universidad Johns Hopkins. <\/p>\n
2. Gr\u00e1fico de barras de casos nuevos diarios<\/p>\n
Una forma de brindar contexto es con un gr\u00e1fico de barras, tambi\u00e9n llamado histograma, que muestra el recuento de cada caso nuevo diario. <\/p>\n
El siguiente gr\u00e1fico muestra el n\u00famero de casos nuevos en Italia, desde el 23 de febrero (el primer d\u00eda con m\u00e1s de 100 casos nuevos, y que hemos etiquetado como d\u00eda 1), hasta los 4316 del 5 de abril (d\u00eda 43). .<\/p>\n
Este tipo de gr\u00e1fico puede revelar tendencias significativas de un vistazo. Podemos ver que la cantidad de casos nuevos comenz\u00f3 a estabilizarse alrededor del d\u00eda 26, e incluso puede haber comenzado a tener una tendencia a la baja. <\/p>\n
Pero si bien las grandes tendencias son obvias, debemos tener cuidado cuando se trata de tendencias m\u00e1s peque\u00f1as, ya que pueden ser simplemente variaciones aleatorias en los recuentos diarios.<\/p>\n
3. Gr\u00e1fico de casos acumulados<\/p>\n
Los recuentos diarios nos dicen qu\u00e9 tan r\u00e1pido est\u00e1 creciendo la epidemia, pero no nos dicen qu\u00e9 tan grande ha crecido en general. Para eso, necesitamos un gr\u00e1fico del n\u00famero total de casos hasta el momento.<\/p>\n
Esto se llama un gr\u00e1fico acumulativo, porque el punto de datos de cada d\u00eda es la suma total de todos los casos confirmados previamente.<\/p>\n
Aumento en el n\u00famero total de personas infectadas con COVID-19 a lo largo del tiempo. Cr\u00e9dito: Universidad Johns Hopkins. <\/p>\n
Esta es una excelente herramienta para visualizar el alcance total del brote hasta el momento. Pero el peligro es que hace que las cosas se vean mucho peor de lo que son, porque el n\u00famero total de casos confirmados desde el comienzo del brote solo puede aumentar, no disminuir.<\/p>\n
Este m\u00e9todo tambi\u00e9n dificulta ver cu\u00e1ndo las tasas de crecimiento se est\u00e1n desacelerando, porque hay que buscar una meseta en la curva, en lugar de una ca\u00edda.<\/p>\n
4. Casos acumulativos (escala logar\u00edtmica)<\/p>\n
Para compensar, podemos presentar los mismos datos en una escala logar\u00edtmica (o logar\u00edtmica). Esto significa que el eje vertical del gr\u00e1fico (eje y) est\u00e1 graduado por \u00f3rdenes de magnitud (1, 10, 100, 1000) en lugar de incrementos iguales (10, 20, 30, 40).<\/p>\n
Esto b\u00e1sicamente \u00abaplasta\u00bb el eje y para que los n\u00fameros grandes no sesguen todo el gr\u00e1fico. Si una epidemia est\u00e1 creciendo exponencialmente, podr\u00eda decirse que tiene m\u00e1s sentido trazarla de esta manera porque la l\u00ednea de tendencia puede \u00abmantenerse al d\u00eda\u00bb con los n\u00fameros en lugar de dispararse a la estratosfera. <\/p>\n
Aumento en el n\u00famero total de personas infectadas con COVID-19 a lo largo del tiempo con escala logar\u00edtmica. Universidad Johns Hopkins. <\/p>\n
El gr\u00e1fico de escala logar\u00edtmica anterior muestra los mismos datos que el gr\u00e1fico anterior, pero ahora cuenta claramente la historia de c\u00f3mo las tasas de infecci\u00f3n de Italia comenzaron a disminuir antes del d\u00eda 26.<\/p>\n
Una desventaja es que esto es claramente una forma m\u00e1s abstracta de ver los datos, por lo que necesita saber c\u00f3mo funciona una escala logar\u00edtmica antes de que pueda darle un sentido significativo.<\/p>\n
5. Porcentaje de crecimiento del total<\/p>\n
Una forma menos com\u00fan, aunque extremadamente importante, de presentar los datos es expresar el n\u00famero de casos diarios como un porcentaje del total hasta el momento. Esta es otra buena manera de poner la situaci\u00f3n en contexto. <\/p>\n
Porcentaje de incremento diario del total de personas infectadas por COVID-19 a lo largo del tiempo. Universidad Johns Hopkins. <\/p>\n
Al igual que el gr\u00e1fico de escala logar\u00edtmica, el gr\u00e1fico anterior tambi\u00e9n muestra que la tasa diaria de aumento en el total de casos ha disminuido constantemente durante los 43 d\u00edas. <\/p>\n
Este m\u00e9todo es quiz\u00e1s el m\u00e1s \u00fatil para demostrar la efectividad del distanciamiento social y otras medidas de salud p\u00fablica para \u00abaplanar la curva\u00bb.<\/p>\n
Sin embargo, una desventaja de usar porcentajes es que esto m\u00e9todo no revela los n\u00fameros reales involucrados. Tambi\u00e9n corre el riesgo de adormecer a las personas con una falsa sensaci\u00f3n de seguridad: el gr\u00e1fico de porcentaje puede tener una tendencia a la baja aunque el virus a\u00fan est\u00e9 muy extendido y el riesgo de resurgimiento a\u00fan exista.<\/p>\n
No hay una \u00abmejor\u00bb manera de presentar los datos<\/p>\n
Estas cinco formas diferentes de presentar exactamente los mismos datos pueden dar cinco impresiones diferentes de la situaci\u00f3n.<\/p>\n
Tambi\u00e9n est\u00e1 la cuesti\u00f3n del contexto de poblaci\u00f3n m\u00e1s amplio en el que se presentan estos n\u00fameros.<\/p>\n
Italia tiene ahora m\u00e1s de 128.900 casos confirmados, en comparaci\u00f3n con los 82.600 informados en China. Dadas las diferencias en la poblaci\u00f3n (Italia: 60,4 millones, China: m\u00e1s de 1400 millones), eso significa que 1 persona de 468 ha sido infectada en Italia, en comparaci\u00f3n con solo 1 de 16 949 en China. <\/p>\n
En el peque\u00f1o Luxemburgo, las infecciones ascienden a 1 persona de cada 223, una tasa de infecci\u00f3n per c\u00e1pita a\u00fan m\u00e1s alta que en Italia. <\/p>\n
Los pa\u00edses tambi\u00e9n pueden tener grandes diferencias entre regiones. Nueva Gales del Sur, el estado m\u00e1s afectado de Australia, representa el 46,5 % de los casos del pa\u00eds, a pesar de tener el 32 % de la poblaci\u00f3n.<\/p>\n
Tiempos de prueba<\/p>\n
Otro contexto crucial es el n\u00famero total de pruebas realizadas. Esto var\u00eda enormemente, tanto entre pa\u00edses como a lo largo del tiempo. Al interpretar los datos sobre el n\u00famero de casos, es importante saber qu\u00e9 proporci\u00f3n de la poblaci\u00f3n se ha hecho la prueba.<\/p>\n
N\u00famero de pruebas positivas de COVID-19 por cada 1000 personas (azul) y tasas generales de prueba (naranja) para pa\u00edses seleccionados. Cr\u00e9dito: Mark Osborn, proporcionado por el autor <\/p>\n
Las pruebas generalizadas tambi\u00e9n ayudan a mejorar las estimaciones de la verdadera tasa de mortalidad entre las personas infectadas con el virus.<\/p>\n
A medida que nos esforzamos como sociedad para aplanar la curva, ser\u00e1 alentador saber cu\u00e1ndo nuestros esfuerzos comienzan a dar sus frutos. Cuanto mejor entendamos los datos, m\u00e1s f\u00e1cil ser\u00e1.<\/p>\n
Esto no solo es importante, ya que todos tratamos de aceptar nuestra nueva normalidad, sino que sin duda ser\u00e1 crucial para convencer a las personas de la necesidad de diversas restricciones y cambios en el estilo de vida a medida que pasan los meses. <\/p>\n
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Cita<\/strong>: Las necesidades de la barra: 5 formas de entender los gr\u00e1ficos de coronavirus (2020, 7 de abril) recuperado el 31 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2020-04-bar- necessities-ways-coronavirus-graphs.html Este documento est\u00e1 sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigaci\u00f3n privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona \u00fanicamente con fines informativos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Cr\u00e9dito: CC0 Public Domain Entender la escala de una pandemia global no es f\u00e1cil, y el volumen de estad\u00edsticas y datos puede ser desconcertante. \u00bfQu\u00e9 vamos a hacer, por ejemplo, con el hecho de que Australia registr\u00f3 solo 109 casos nuevos en su recuento diario del 6 de abril? Dado que esta cifra alcanz\u00f3 un … Continuar leyendo \u00abLas necesidades de la barra: 5 formas de entender los gr\u00e1ficos del coronavirus\u00bb<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-24987","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/24987","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=24987"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/24987\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=24987"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=24987"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=24987"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}