Muchas personas sospechan que ya han sido infectadas con COVID-19, a pesar de que solo el 0,5% de la poblaci\u00f3n del Reino Unido ha sido diagnosticada con esta enfermedad. Cifras similares han sido reportadas en otros pa\u00edses. Sin embargo, no est\u00e1 claro exactamente cu\u00e1ntas personas lo han tenido. Tambi\u00e9n existe incertidumbre sobre qu\u00e9 proporci\u00f3n de personas que contraen COVID-19 mueren como resultado, aunque muchos modelos asumen que es alrededor del 1%. <\/p>\n
Creemos que ha habido un exceso de confianza en la notificaci\u00f3n de las estad\u00edsticas de tasa de mortalidad y prevalencia de infecciones en lo que respecta a la COVID-19. Estas estad\u00edsticas no tienen en cuenta las incertidumbres de los datos y las explicaciones de las mismas. En nuestro nuevo art\u00edculo, que ha sido revisado por pares y aceptado para su publicaci\u00f3n en el Journal of Risk Research, desarrollamos un modelo inform\u00e1tico que tuvo en cuenta estas incertidumbres al estimar las tasas de mortalidad de COVID-19. Y vemos una imagen muy diferente. <\/p>\n
Nuestro modelo, llamado red bayesiana, nos permite combinar m\u00faltiples fuentes de datos y evaluar qu\u00e9 tan sensibles son las tasas de mortalidad y prevalencia de infecciones a dos fuentes dominantes de incertidumbre. <\/p>\n
Uno es la precisi\u00f3n de las pruebas serol\u00f3gicas (anticuerpos), que depende de manera crucial de nuestra capacidad para medir con precisi\u00f3n si una persona tiene anticuerpos. Tomamos en cuenta factores como falsos positivos o tasas negativas para los kits de prueba del fabricante. <\/p>\n
Tambi\u00e9n tenemos en cuenta la fiabilidad de los datos de v\u00edctimas mortales. Esto es importante porque la tasa de mortalidad, la probabilidad de muerte de un paciente infectado con COVID-19, se define como el recuento de muertes dividido por la cantidad de personas infectadas en la comunidad. Si alguna de estas variables es incierta, cualquier decisi\u00f3n pol\u00edtica basada en la tasa de mortalidad resultante ser\u00e1 poco confiable o potencialmente peligrosa. <\/p>\n
Ambos factores son mucho m\u00e1s inciertos de lo que se informa. Cuando los tomamos en cuenta en nuestro modelo, descubrimos altas tasas de infecci\u00f3n comunitaria en muchas regiones del mundo. Para Kobe, Jap\u00f3n, nuestro modelo sugiri\u00f3 que m\u00e1s de 800 veces m\u00e1s personas han tenido COVID-19 de lo que se ha informado. Para Inglaterra y Gales, esta cifra es 28 veces mayor.<\/p>\n
En cuanto a la tasa de mortalidad, el equipo del Imperial College en el Reino Unido, que asesora al gobierno del Reino Unido, estim\u00f3 previamente que esta cifra es del 1 %. . Pero esto es incierto. El equipo afirma que su modelo \u00abse basa en estimaciones fijas de algunos par\u00e1metros epidemiol\u00f3gicos, como la tasa de mortalidad por infecci\u00f3n\u00bb, al tiempo que reconoce que \u00aben medio de la pandemia en curso, confiamos en datos de muerte incompletos, con sesgos sistem\u00e1ticos en la notificaci\u00f3n y sujeto a la consolidaci\u00f3n futura\u00bb. <\/p>\n
Cuando ajustamos estas incertidumbres, descubrimos que es m\u00e1s probable que las estimaciones de la tasa de mortalidad est\u00e9n en el rango de 0,3 % a 0,5 % para los pa\u00edses o regiones que consideramos. <\/p>\n
Aunque no se incluye en nuestro estudio, tambi\u00e9n aplicamos nuestro modelo a los datos de la ciudad de Nueva York. Aqu\u00ed, el recuento de muertes \u00abreales\u00bb de la ciudad de Nueva York se establece en 23.430, con una tasa de mortalidad estimada del 1,4%. Pero, cuando los datos se ingresan en nuestro modelo, la estimaci\u00f3n de la tasa de mortalidad se puede ajustar a la baja para que oscile entre el 0,6 % y el 1,3 %, potencialmente la mitad de la cifra oficial.<\/p>\n
Incertidumbres en las cifras de muertes<\/p>\n
Entonces, \u00bfc\u00f3mo podr\u00edamos explicar estas incertidumbres? Cada pa\u00eds calcula las muertes de manera diferente, lo que es un problema para empezar. Y, en muchos pa\u00edses, el recuento de muertes \u00abreales\u00bb se estima sumando las muertes confirmadas, donde el COVID-19 aparece en el certificado de defunci\u00f3n junto con un resultado positivo de la prueba de COVID-19, muertes donde el COVID-19 est\u00e1 en el certificado de defunci\u00f3n pero donde no Se realiz\u00f3 una prueba y se realiz\u00f3 una estimaci\u00f3n estad\u00edstica del \u00abexceso de muertes\u00bb (cu\u00e1ntas muertes m\u00e1s se cree que hubo de lo normal). <\/p>\n
Por ejemplo, en la ciudad de Nueva York, el recuento de muertes \u00abreales\u00bb es la suma de 13\u00a0156 muertes confirmadas, donde el COVID-19 aparece en el certificado de defunci\u00f3n junto con un resultado positivo de la prueba de COVID-19, 5126 muertes donde el COVID-19 -19 est\u00e1 en el certificado de defunci\u00f3n pero donde no se realiz\u00f3 ninguna prueba y 5.148 muertes en exceso. Pero en realidad no sabemos si algunas de estas personas murieron \u00abde\u00bb o \u00abcon\u00bb COVID-19. Muchas de estas muertes se etiquetan como \u00abreales\u00bb cuando en realidad son muy inciertas. <\/p>\n
Adem\u00e1s, el exceso de muertes a menudo se calcula comparando con los cinco a\u00f1os anteriores, excluyendo los a\u00f1os con temporadas de influenza \u00abmalas\u00bb, lo cual es un problema. Adem\u00e1s, el COVID-19 puede estar acelerando muertes que eran inminentes. Y si los efectos del confinamiento est\u00e1n impidiendo que las personas con enfermedades graves, como accidentes cerebrovasculares y ataques card\u00edacos, accedan a la atenci\u00f3n m\u00e9dica y mueran como resultado, existe el riesgo de que incluirlos como \u00abexceso de muertes\u00bb debido a COVID-19 haya contribuido a una sobreestimaci\u00f3n grave. <\/p>\n
\u00bfInmunidad colectiva?<\/p>\n
Vale la pena considerar este tipo de investigaci\u00f3n al debatir si estamos cerca de la inmunidad colectiva o si es probable una \u00absegunda ola\u00bb del virus. Tomando a Suecia como ejemplo, los estudios de anticuerpos muestran que el COVID-19 era mucho m\u00e1s frecuente, con un 7% hace unas semanas, de lo que suger\u00edan los casos confirmados en ese momento. Sin embargo, esto todav\u00eda est\u00e1 lejos del 65% asumido para garantizar la inmunidad colectiva. Si Suecia no ha alcanzado la inmunidad colectiva y no ha ordenado el bloqueo, \u00bfpor qu\u00e9 no aumenta el n\u00famero de muertes? <\/p>\n
Una explicaci\u00f3n controvertida que no tuvimos en cuenta en nuestro estudio es la existencia de \u00abmateria oscura de anticuerpos\u00bb que no aparece en las pruebas de anticuerpos pero, sin embargo, ofrece cierta protecci\u00f3n contra el virus. <\/p>\n
El sistema inmunol\u00f3gico involucra dos tipos de gl\u00f3bulos blancos: c\u00e9lulas T y c\u00e9lulas B. Pero solo las c\u00e9lulas B producen anticuerpos. Los estudios muestran que la inmunidad podr\u00eda desarrollarse m\u00e1s r\u00e1pidamente a partir de infecciones previas \u00absimilares\u00bb a la COVID-19, como el SARS-v1, a trav\u00e9s de las \u00abc\u00e9lulas T\u00bb de inmunidad en lugar de las c\u00e9lulas B. Esto significa que muchas personas pueden haber tenido coronavirus pero no desarrollar anticuerpos, lo que lleva a una subestimaci\u00f3n de la cantidad de infecciones, incluso en nuestro modelo.<\/p>\n
Entonces, mientras que un estudio reciente afirm\u00f3 que alrededor del 10 % de la poblaci\u00f3n de Inglaterra y Gales puede haber sido infectado, el n\u00famero real podr\u00eda ser a\u00fan mayor.<\/p>\n
Claramente, no podemos confiar plenamente en las estad\u00edsticas sobre las tasas de muerte e infecci\u00f3n antes de obtener datos m\u00e1s precisos e incluirlos en un modelo como nuestro. <\/p>\n
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Cita<\/strong>: El estudio sugiere que m\u00e1s personas han tenido coronavirus de lo estimado previamente (26 de junio de 2020) consultado el 31 de agosto de 2022 de https:\/\/medicalxpress.com\/news\/2020-06-people- coronavirus-previously.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":" Muchas personas sospechan que ya han sido infectadas con COVID-19, a pesar de que solo el 0,5% de la poblaci\u00f3n del Reino Unido ha sido diagnosticada con esta enfermedad. Cifras similares han sido reportadas en otros pa\u00edses. Sin embargo, no est\u00e1 claro exactamente cu\u00e1ntas personas lo han tenido. Tambi\u00e9n existe incertidumbre sobre qu\u00e9 proporci\u00f3n de … Continuar leyendo \u00abEstudio sugiere que m\u00e1s personas han tenido coronavirus de lo que se estimaba anteriormente\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-28471","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-general"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/28471","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=28471"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/28471\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=28471"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=28471"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.biblia.work\/articulos-salud\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=28471"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}