en sus informes Covid-19, debido a que acusaron que son poco
confiables. De acuerdo a lo explicado, mientras no se tenga confianza
sobre dichas cifras, no seguirán modelando en base de ellas.
Biodiversidad y académico de la Universidad de Chile, explicó que lo que
hacían era “recabar todo tipo de información a partir de los estudios
que realiza el Departamentos de Epidemiología del Ministerio de Salud y
aquellos que puedan aportar el DEIS, y hacer suposiciones sobre los
datos, lo cual ya introduce un nivel de incertidumbre que es
complicado”.
“Nosotros basados en la letalidad reportada, estimábamos el
subreporte en el número de casos, sin embargo, ahora la misma letalidad estaba subestimada porque habían más casos de fallecidos, incluidos los probables, que los que aparecían en el ministerio. Eso nos introduce una nueva dificultad al estimar el subreporte de casos”, añadió.
Canals indicó que por otro lado existe una “gran incertidumbre” con respecto al número de infectados activos,
debido a que “por cada caso reportado, debiera haber diez activos y esa
relación no se está dando, de tal manera que eso se debe al retraso en
confirmar los PCR”.
“Mientras no se solucione bien todos estos aspectos, yo creo que es complicado hacer modelación
y proyectar cifras futuras. Eso es lo que nos complica a nosotros,
podemos tener una visión moderada de lo que va a pasar, pero las cifras
tienen una gran variabilidad que no hace muy confiable las predicciones”, agregó.
Canals explicó que “la idea es aportar con adecuados indicadores para
una buena toma de decisiones”, añadiendo que “por eso nosotros hacemos
los informes, pero para que esos informes de verdad estén ayudando, necesitamos buenos datos”.
Aseguró que todos los cambios metodológicos “nos ha hecho dudar de toda la confiabilidad del sistema”.
¿Cómo se harán los informes ahora?
Consultado por cómo realizarán sus informes de ahora en adelante,
Canals explicó que “hay datos que son buenos con metodología muy
adecuada, el problema está en la oportunidad de las cifras. Por ejemplo,
los datos que aportan los informes epidemiológicos son buenos y están
estudiados, los datos que aporta el DEIS son muy buenos porque son
codificados. Sin embargo, no tienen la oportunidad necesaria para que
uno realmente mida la magnitud”.
Debido a esto, añadió que lo que tienen que hacer es “estar observando ese tipo de datos y hacer correcciones sobre ellos. Por ejemplo, cuando el departamento de epidemiología informa un caso y resulta que ese caso lo informa desde el inicio de los síntomas,
hay probablemente en ese reporte algunos que provengan del día
anterior, otros de dos días antes, y hay formas de corregir eso mediante
distribuciones estadísticas”.
“Esas son las correcciones que estamos obligados a hacer para que tenga un poquito más de verosimilitud los modelos que estamos presentando”, añadió.