ESTUDIOS Y MODELOS PREDICTIVOS EN RIESGO

La pésima serie de datos de Sanidad obliga a científicos a abandonar modelos del Covid

Más allá de la utilización política de las cifras oficiales, la ruptura de la serie histórica admitida por Sanidad pone en riesgo los modelos predictivos de epidemiólogos y matemáticos

Foto: El ministro de Sanidad, Salvador Illa, en rueda de prensa. (EFE)
El ministro de Sanidad, Salvador Illa, en rueda de prensa. (EFE)

La serie histórica de datos del Ministerio de Sanidad sobre la pandemia del coronavirus ha volado. Ninguna cifra oficial de las que Salud Pública informa cada día cuadra ni es homogénea: ni la de casos confirmados, ni la de muertos, ni la de hospitalizados, ni la de pacientes ingresados en la UCI. El ministerio, mando único desde el estado de alarma, dio ayer una nueva orden —la tercera en un mes— a las comunidades sobre qué información tienen que remitir y cómo se interpreta cada variable. La admisión de que los datos oficiales no eran homogéneos y de que habrá "dos o tres días de distorsión", según predijo Fernando Simón, ha sublevado a los expertos en epidemiología. "Fallan los numeradores y los denominadores. Es grave que pase eso en epidemiología", señala el catedrático Miquel Porta.

Que los datos de las comunidades sobre el Covid-19 no eran homogéneos se veía venir de lejos, casi desde el principio de la pandemia. Cinco días después del decreto del estado de alarma, este diario ya alertó de errores en la actualización de estos datos por parte de las comunidades. Más tarde, el 25 de marzo, este diario informó de que las cifras de hospitalizados no eran homogéneas y, por tanto, no se podían comparar entre sí. Sanidad lo solucionó añadiendo asteriscos a las cifras que publicaba cada mañana y eliminando el total nacional.

Este mismo jueves, El Confidencial publicó que al menos cinco comunidades no incluían los fallecidos —algo muy difícil de contar al detalle, como se está viendo en todos los países— con positivo confirmado que hubieran tenido lugar fuera de los hospitales, a lo que se añadía la nueva forma de Cataluña de contar a los muertos. Con tantos asteriscos y anotaciones a pie de página, Sanidad tuvo que emitir un comunicado adicional al informe oficial de datos explicando más a fondo cada una de estas aclaraciones.

Para intentar poner orden en los datos, Sanidad emitió una nueva orden ministerial a las comunidades y justificó que necesitaba "contar con datos muy precisos para preparar la siguiente fase, la desescalada". En realidad, la serie desde el inicio de la pandemia está rota y tardará unos días en ser homogénea. Por ejemplo, Sanidad anunció ayer que había 585 muertos más, pero según la diferencia entre los casos totales eran 348. El motivo: el informe ministerial había incluido los nuevos datos de Cataluña pero no había actualizado los datos anteriores con la nueva metodología. Simón admitió la distorsión pero apuntó que el ministerio pasará ahora a cocinar los datos para evitar que "artefactos" de las comunidades hagan la serie incomprensible.

Epidemiólogos, matemáticos, estadísticos, informáticos y otros expertos se basan en las cifras oficiales de Sanidad para desarrollar modelos para predecir la expansión del Covid-19. Un principio fundamental en todas estas áreas es el de 'Garbage in, garbage out': si los datos son de poca calidad y no son homogéneos entre sí, los resultados de los estudios que utilicen estos datos serán irremediablemente malos. La pérdida de peso del Ministerio de Sanidad, que terminó de traspasar las competencias en hospitales hace 20 años, unido a la dispersión de métodos autonómicos y a la guerra política, han convertido los datos y la gráfica en un descontrol que pueden tener víctimas colaterales en los estudios científicos que se están desarrollando para analizar la pandemia.

"Lo vimos desde un primer momento. Habría sido bueno que la última orden del BOE se hubiera publicado desde un principio. ¿Cómo calculas el total de España si cada comunidad hace lo que le da la gana?", se pregunta Rubén Fernández Casal, profesor del Departamento de Matemáticas en la Universidad de A Coruña y uno de los responsables de un modelo predictivo encuadrado en la 'Acción Matemática contra el Coronavirus'. "Lo que nosotros necesitamos es que haya homogeneidad en los datos. Si las comunidades no pueden recogerlos como debieran, los responsables tienen que asumir su responsabilidad y dimitir".

El catedrático Miquel Porta abunda en ello: "Hay que tener buenos datos y unos procesos de trabajo y dinámicas que no son llamativas pero son importantes: las comunidades y el ministerio tienen que cooperar y corresponsabilizarse". Joan Carles March, investigador de la Escuela Andaluza de Salud Pública, coincide en que los datos no homogéneos no sirven de nada: "O hay unidad de criterio o los datos no van a servir, y eso es un problema para analizar el proceso de cómo evoluciona la mortalidad".

Cuando hace semanas Sanidad advirtió que los datos de ingresados en UCI de las comunidades no eran homogéneos los mantuvo aunque con un aviso. El dato ya no servía para conocer la evolución de la enfermedad a nivel nacional ni para hacer comparaciones entre regiones: algunas comunidades daban el acumulado desde el inicio de la pandemia y otras los de ese día. Ello motivó que un grupo de investigación de la Universitat Politècnica de València tuviera que abandonar su modelización epidemiológica.

Con la admisión indirecta de los errores en las cifras oficiales por parte de Sanidad, este riesgo se hace ahora más palpable que nunca. "Con estos saltos en los datos tengo miedo de que la gente deje de trabajar. Se nos pasó por la cabeza dejar de hacer predicciones para las comunidades que no dieran datos homogéneos, pero es una iniciativa muy bien vista por otros investigadores. Intentamos ayudar desde donde podemos, aportando lo que sabemos hacer", expresa Fernández Casal.

La cuestión de fondo es cultural y política. Si le das más protagonismo a lo técnico quitas capacidad de manipulación política

Desde un punto de vista más político, los epidemiólogos ven esta falta de homogeneidad como una prueba más del deterioro de la política sanitaria. "Se ha ido desmembrando la salud pública en España, que ha ido perdiendo enteros y no hay gente suficiente en el ministerio; ha bajado el número de profesionales que había", señala March.

Porta coincide: "La cuestión de fondo es cultural y política. Si le das más protagonismo a lo técnico quitas capacidad de manipulación política. Los datos no son de ningún consejero. Hace falta lealtad interautonómica y que los datos se recojan". Y sentencia: "Es patético hablar de 'big data' y que la data no tenga ninguna calidad. Cuando yo estudiaba ya se decía que si metes basura en unos datos te sale basura".

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