Covid; Lo que dicen los datos VS lo que dicen los medios

COVID-19 ANALYTICS

Lo que dicen los datos VS lo que dicen los medios

Jorge Lรณpez Lรกzaro

Cosas que soy

https://www.linkedin.com/in/jorgel%C3%B3pez-l%C3%A1zaro-16925918/

• Ingeniero en Informática: Universidad Autónoma de Madrid (UAM), 2002-2006 (premio a mejor estudiante).

• Máster en Inteligencia Artificial, UAM, 2006-2008.

• Doctorado en Machine Learning. UAM, 2008-2012 (premio a mejor tesis).

• Senior Data Scientist: Instituto de Ingeniería del Conocimiento (IIC), 2012• Profesor de Machine Learning.

Datahack 2016-

Cosas que no soy

https://www.linkedin.com/in/jorgel%C3%B3pez-l%C3%A1zaro-16925918/

• Epidemiólogo, virólogo, inmunólogo o médico (pero aplico sentido común y método científico).

• “Negacionista”: el virus y la enfermedad existen (y de hecho ha provocado más muertes que las oficiales), pero la reacción es desmesurada…

• Antivacunas: vacunado de todo lo obligatorio, y también de gripe (hasta este año).

• Movido por ideología: análisis puro y duro, busco encontrar causas y ayudar a gestionar mejor.

DIFERENTES VERSIONES

Jinetes del apocalipsis

PolĂ­tica + farmacia + epidemiĂłlogos + medios = magnificar peligro + restricciones

VERSIÓN DE LOS MEDIOS (ACIENTÍFICA E HISTÉRICA)

VERSIÓN CIENTÍFICA (BASADA EN EVIDENCIAS)

El Covid-19 es muy letal y estamos todos en peligro.

Su letalidad es considerable en gente mayor, pero en jóvenes es incluso menor que la de la gripe común.

Es una enfermedad nueva frente a la que nadie está inmunizado.

Es un coronavirus más que comparte bastantes características con otros virus, por lo que existe una inmunidad previa entre una cantidad notable de la población (p.e. niños y “asintomáticos”).

Si te contagias puedes terminar con secuelas graves.

La inmensa mayoría de la gente contagiada apenas desarrolla síntomas de entidad, con poco más que unos días de malestar o ni eso. Sólo en gente de edad avanzada, con patologías previas o en casos muy excepcionales acaba derivando en variante grave.

Si te contagias eres un peligro para los demás porque los puedes contagiar a su vez.

Si tienes inmunidad previa o síntomas muy leves es muy poco probable que lo pases a terceros. Hay una relación directa entre gravedad del cuadro y capacidad de contagiar a los demás.

Puedes reinfectarte incluso habiéndola pasado (porque no se adquiere inmunidad).

La inmunidad se adquiere y se desconoce cuánto dura, pero es evidente que al menos todos estos meses (apenas hay reinfecciones en el mundo).

¿Hay apocalipsis?

Irracionalidad vs. racionalidad

VERSIÓN DE LOS MEDIOS (ACIENTÍFICA E HISTÉRICA)

VERSIÓN CIENTÍFICA (BASADA EN EVIDENCIAS)

La única opción para que no se descontrole son confinamientos generales.

Si acaso hubiera que recurrir a confinar (lo último), debería ser selectivamente para proteger a esa población que es mucho más vulnerable que el resto.

Es vital rastrear los contactos de cualquier positivo, y que estos a su vez guarden cuarentena.

Se debería hacer sólo para los contactos de los positivos con síntomas claros (los más contagiosos con diferencia). Y dentro de esos contactos igual: si no tienes síntomas se te debería considerar sano.

La propagación se debe a la irresponsabilidad de la gente.

Los contagios que acaban derivando en casos graves se produjeron (y producen) casi en exclusiva en residencias y hospitales. ¿Sanitarios irresponsables?

Ahora hay una 2ª ola comparable a la 1ª.

No son ni mucho menos iguales (2ª 10x menor). La gran mayoría de “positivos” actuales se deben a gente que ya tuvo el virus, pero que no es contagiosa. De hecho apenas es una ola (está a nivel basal con R=1).

Se tendrá que seguir así (mascarillas, cierres, psicosis continua…) hasta vacuna.

La mayoría podría hacer vida normal. Muchos ya la han pasado (o son inmunes), no se reinfectan y no contagian. Basta con proteger a los vulnerables, y además vacuna no implica erradicación.

¿Hay apocalipsis?

Irracionalidad vs. racionalidad

EL COMIENZO

Wuhan

Casos que suben mucho en apenas un mes‌

Wuhan

Muertes también, apenas unos días después…

Wuhan

Y se mueren entre un 3-4% de los contagiados‌

Wuhan

Además, en población anciana es incluso superior al 10%…

Diamond Princess Experimento de laboratorio ideal: grupo cerrado (pero heterogÊneo) de personas, tiempo suficiente para que el virus se propagara por todo el barco‌ ¿Realmente la mortalidad y la contagiosidad eran esas?

Over 700 people (includes 410 asymptomatic cases) out of 3,711 became infected (567 out of 2,666 passengers and 145 out of 1,045 crew), and 14 people,all of them passengers, died. The median age of the crew was 36 while the median age of the passengers was 69.

At the time, the ship accounted for over half the reported cases of SARS-CoV2 outside of mainland China.

• Pasajeros: 20% contagiados, mueren 2.5%.

• Tripulación: 14% contagiados, mueren 0%.

• Asintomáticos casi el 60%.

Two passengers died on 20 February and a third on 23 February, all three of whom were Japanese citizens in their 80s. A fourth passenger, an elderly Japanese man, was reported on 25 February to have died. The fifth fatality, a Japanese woman in her 70s, and the sixth fatality, a British national in his 70s, both died on 28 February. A 78-year-old Australian national, who was evacuated from the ship, died on 1 March in Australia, making him the seventh. A Hong Kong national from the ship died on 6 March, making him the eighth. A Canadian man in his 70s died on 19 March, making him the ninth death. Two Japanese male passengers in their 70s died on 22 March making them the 10th and 11th deaths. A Hong Kong woman in her 60s died on 28 March, making her the twelfth death. The thirteenth fatality is a Japanese passenger who died on 9 April. The details concerning the passenger's age and gender were not disclosed according to their family's wishes.[Another Japanese man in his 70s died on 14 April, making him the fourteenth fatality.

https://en.wikipedia.org/wiki/COVID-19_pandemic_on_Diamond_Princess

Diamond Princess

Influencia tremenda de la edad, de los que lo tienen a la mayoría no les pasa nada…

• Cuarentena no frena contagios, más bien lo contrario… -> confinar es mala idea (transmisión por aire y a cubierto) • Ninguno de los 700 contagiados supervivientes se reinfectaron -> inmunidad duradera • Casi ninguno de los 3000 negativos lo desarrollaron después -> todos expuestos en el barco, pero la mayoría de la gente tiene inmunidad previa y no desarrolla nada (por eso dan negativo) • 80% de una población expuesta no se contagia, y del otro 20%, el 60% no nota nada (asintomáticos), y es sólo en el otro 40% en los que se divide entre síntomas leves, síntomas graves y fallecimientos (2.5% de ese 40%, y casi exclusivamente en gente de edad). Mortalidad total: 14/3700 = 0.4%

Diamond Princess

Implicaciones

1ª OLA

FALLECIDOS

¿Cuántos hay y cómo compararlos?

Problema con vaivenes

Fines de semana, festivos, cambios‌

Media móvil suaviza

OK para un país, pero no para varios…

¿Cuál es peor?

Hay que normalizar por población…

Decalaje en fechas

ยกLos brotes no empiezan a la vez!

Normalizar

ยกEsto es lo mรกs objetivo!

¡España es el 2º peor!

Sólo superado por BE (ni US ni BR ni nadie…)

¡No, España es el peor!

En exceso de mortalidad respecto a años anteriores

https://www.elconfidencial.com/espana/2020-05-20/grafico-muertes-coronavirus-espana-siglo-xxi_2599704/

Solapando los aĂąos

Pico muy brusco: colapso sanitario

https://www.elconfidencial.com/espana/2020-05-27/muertes-covid-mortalidad-momo-datos-43000_2612548/

¿Están bien contados?

Más que el nº exacto importa la forma…

https://www.euromomo.eu/graphs-and-maps/

2 tipos de paĂ­ses

Los de exceso de mortalidad claro y los que no

EPIDEMIOLOGÍA

Aplanar curvas, confinar…

Población se divide en 3 tipos: • S: susceptibles (contagiables) • I: infectados (contagiados) • R: recuperados (ya no contagiables; curados o muertos)

Suposiciones: • Población constante • Curados no infectables de nuevo (inmunidad) • Tasas de contagio y de recuperación constantes • Se empieza con 1 infectado

SIR

Susceptible, Infectious, Recovered

Gradualmente sucede que: • S se contagian pasando a I • Los I la mayoría se recuperan y algunos mueren • Cada vez hay menos S • A pesar del contagio constante, los R no se pueden contagiar y de S ya hay pocos: pico de infectados • A partir de ahí todo decae Al final: • 0 susceptibles (sin rebrotes) y 0 infectados • Toda la población recuperada (o fallecida)

SIR

Evolución natural: brote decae por sí mismo

Tasas: • β: tasa de contagio (a cuántos susceptibles S puede contagiar un I por día) • γ: tasa de recuperación (inverso del nº de días que un I es infeccioso) Al basarse en los muertos, también hay que añadir otra tasa: • α: tasa de mortalidad (proporción de los R que son fallecidos) También hay que inicializar con: • S0: fracción de susceptibles iniciales • I0: fracción de infectados iniciales (normalmente 1/N, con N la población)

SIR

Parámetros que rigen el modelo

ÂżQuĂŠ es aplanar?

Bajar el pico reduciendo contagios, a costa de alargar en el tiempo‌

¿Qué es aplanar?

… y de que cuanto más efectivo sea más posibilidad de repuntes/rebrotes después

https://www.niusdiario.es/sociedad/sanidad/coronavirus-espana-pais-mas-reduce-movilidad-medidas-datosconfinamiento-covid-19-apple-google-telefono-movil-geolocalizacion_18_2931345141.html

Transporte pĂşblico

ES, IT, FR reducen casi del todo, US y DE bastante, SE no mucho

https://www.niusdiario.es/sociedad/sanidad/coronavirus-espana-pais-mas-reduce-movilidad-medidas-datosconfinamiento-covid-19-apple-google-telefono-movil-geolocalizacion_18_2931345141.html

Ocio

ES, IT, FR reducen mucho, UK bastante, DE la mitad, US poco, SE la que menos

https://www.niusdiario.es/sociedad/sanidad/coronavirus-espana-pais-mas-reduce-movilidad-medidas-datosconfinamiento-covid-19-apple-google-telefono-movil-geolocalizacion_18_2931345141.html

Parques

ÂĄDE y SE han aumentado! (se podĂ­a pasear), UK y USA casi normal

https://www.bsg.ox.ac.uk/research/research-projects/coronavirus-government-response-tracker

Comparaciรณn mundial

ยกNo hay demasiada relaciรณn entre nยบ de casos y severidad de los confinamientos!

https://www.bsg.ox.ac.uk/research/research-projects/coronavirus-government-response-tracker

ÂżCuĂĄndo se confina?

A posteriori porque los casos aumentan, casi nunca anticipadamente

https://cnecovid.isciii.es/covid19/#ccaa

EspaĂąa confinĂł tarde

Rt (tasa de contagio) ya estaba bajando antes del confinamiento

¿Cuántos infectados I?

Al menos los del estudio de seroprevalencia (5% de España = 2.5M)

Alfonso Longo: https://www.youtube.com/watch?v=vxU-aTUGRIM

SIR para España

Sin efectividad de confinamiento la curva ajusta perfectamente…

Empezamos el 1 de febrero con: • S0: 5% de población española (aprox. 2.3 millones) A finales de febrero (aprox. día 30): • Casi no se nota nada (muy pocos muertos e infectados) A lo largo de marzo (días 30-60): • Explosión de casos: pasamos de casi 0 a ¡¡1.5 millones de contagiados!! a finales de marzo.

• Al mismo tiempo la población susceptible se desploma a casi 0.

A partir del día 60: • Declive lento de contagios y muertes hasta finales de junio.

SIR para España

¿Cuál habría sido la evolución suponiendo el 5% susceptible?

Primer contagiado: • 8 de febrero Primer muerto: • Principios de marzo • Con ya 1000 contagiados A lo largo de marzo (días 30-60): • Contagios siguen subiendo exponencialmente hasta superar el millón.

• Muertos van subiendo exponencialmente hasta acumular unos 10000.

A partir del día 60: • Régimen cambia.

SIR para España

Durante febrero y marzo todo aumentó exponencialmente

Durante abril (días 60-90): • Decaimiento exponencial modélico (de casi 1000 muertes diarias a unas 200) Durante mayo (90 en adelante): • Sigue misma tendencia • ¡Desescalada no influye en nada!

Así hasta finales de junio o principios de julio, en donde ya apenas habría fallecidos

SIR para España

A partir de abril es el decaimiento el que es exponencial (aunque más lento)

Alfonso Longo: https://www.youtube.com/watch?v=vxU-aTUGRIM

SIR para España

¿Y si el confinamiento hubiera ayudado? ¡La curva debería haberse aplanado!

SIR para Madrid

¿Se puede hacer a escala más pequeña?

Sí, por ejemplo para Madrid

• Casi nada en febrero Explosión en marzo: • De 0 a 400 mil contagiados y 300 muertos de pico.

• Susceptibles de 700 mil a casi 0.

Declive de abril en adelante • Convergiendo a unos 9 mil muertos.

SIR para Madrid

Misma evolución que a escala nacional

Cuanto más efectivo el estado de alarma (día 45 = 16 de marzo): • Más baja el pico de fallecidos • Más se dilata en el tiempo la bajada Pero curva observada sólo casa con: • Efectividad del confinamiento muy baja ¡¡o incluso nula!!

SIR para Madrid

¡Asumiendo efectividad del estado de alarma sigue sin encajar!

– Mortalidad casi en exclusiva en ancianos (95% fallecidos de > 70 años) – Contagios casi en exclusiva a cubierto – Contagios GRAVES casi en exclusiva en 2 entornos (residencias y hospitales) – Y esos entornos ¡por definición no confinan!

– 1º se contagia mucho entre población general (silenciosamente, casi nadie grave) – 2º llega a residencias y hospitales (por visitas y por personal) – 3º se confina (ya no hay visitas, pero ya se habían producido 1 y 2) – 4º ese personal lo sigue propagando dentro de residencias y hospitales (recordemos 60000 sanitarios contagiados en España) – 5º ¡da igual que el resto estemos en casa!

¿Confinar no influye?

Si se hace tarde no…

2ª OLA

Teoría SIR se cumplía…

A principios de julio ya casi 0 muertes, según lo modelizado

A pesar de desescalada

Gradual reapertura desde mayo sin consecuencias‌

– Mascarillas eran mucho menos obligatorias (al aire libre sólo si no se podía mantener distancias) – Distintos territorios reabrieron en distintos momentos – Gente apelotonándose en aceras, parques y haciendo ejercicio – Ocio nocturno y fiestas limitadas, pero reabriendo cada vez más – Transporte público cada vez con más gente, movilidad interprovincial en aumento – Vuelta a trabajo presencial – ¡Nada de esto influyó en 2 meses, curva seguía su evolución esperada!

– Coherente con agotamiento de susceptibles y extinción natural…

A pesar de desescalada

¡No influyó nada en 2 meses!

Los primeros 6.000 millones para sanidad comenzarán a repartirse este próximo mes de julio, y los otros 3.000 millones en noviembre.

El 35% de esos primeros 6.000 millones se distribuirán según la población protegida equivalente; el 30% en función de los ingresos en UCI, el 25% por el número de hospitalizaciones y el 10% restante según el número de pruebas PCR realizadas por cada una de las comunidades.

Para el reparto de los 3.000 millones de noviembre, los criterios serán: el 45 por ciento según la población protegida equivalente; los ingresos en UCI el 25 por ciento; el 20 por ciento según hospitalizaciones; y el 10 por ciento según pruebas PCR. https://www.20minutos.es/noticia/4294288/0/el-boe-publica-los-criterios-de-reparto-del-fondo-covid-de-16-000millones-para-las-comunidades-autonomas/

Reparto de dinero

Incentivos claros a inflar cifras…

https://www.dropbox.com/s/6mk4465ewjcb6ln/SPAIN%20-%20Second%20Wave%20Monitoring-25Sept2020.pdf?dl=0

Y llega la “casedemic”

Casos, casos, casos… pero sin apenas muertes

The most widely used diagnostic test for the new coronavirus, called a PCR test, provides a simple yes-no answer to the question of whether a patient is infected.

But similar PCR tests for other viruses do offer some sense of how contagious an infected patient may be: The results may include a rough estimate of the amount of virus in the patient’s body. Yes-no isn’t good enough. It’s the amount of virus that should dictate the infected patient’s next steps The PCR test amplifies genetic matter from the virus in cycles; the fewer cycles required, the greater the amount of virus, or viral load, in the sample. The greater the viral load, the more likely the patient is to be contagious.

In three sets of testing data that include cycle thresholds, compiled by officials in Massachusetts, New York and Nevada, up to 90 percent of people testing positive carried barely any virus, a review by The Times found.

One solution would be to adjust the cycle threshold used now to decide that a patient is infected. Most tests set the limit at 40, a few at 37. This means that you are positive for the coronavirus if the test process required up to 40 cycles, or 37, to detect the virus.

A more reasonable cutoff would be 30 to 35, she This number of amplification cycles needed to find the virus, added. Dr. Mina said he would set the figure at 30, called the cycle threshold, is never included in the results sent or even less. to doctors and coronavirus patients, although it could tell them how infectious the patients are. https://www.nytimes.com/2020/08/29/health/coronavirus-testing.html

¿Cómo son tantos?

Son demasiado sensibles y no distinguen entre infecciones activas y pasadas

Reparto geogrĂĄfico

ÂżTiene algo que ver la vacuna de la gripe?

• Johan Giesecke y Anders Tegnell (OMS y Agencia de Salud Sueca)

• Sunetra Gupta y Carl Heneghan (Oxford) • Gabriela Gomes (U. Glasgow) y François Balloux (UCL) • Didier Raoult (IHU) y Beda Stadler (U. Bern)

• John Ioannidis y Michael Levitt (Stanford), Martin Kulldorff (Harvard)

• Entrevistas de Unherd (Lockdown TV) conducidas por Freddie Sayers

Para informarse bien

Dejar la TV y la prensa y escuchar a…

Gracias a todos/as por asistir.

ÂĄSĂ­gueno s en las redes!

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