¿Tiene Madrid la mayor isla de calor del mundo?

Vengo viendo en mis redes sociales muchas referencias a un estudio que al parecer ha determinado que Madrid padece la mayor isla de calor del mundo. La isla de calor es el nombre que se le da en estudios del clima a la diferencia de temperatura entre zonas urbanas y zonas no urbanas cercanas, que tiende a darse sobre todo a la tarde o la noche, cuando superficies artificiales que han absorbido calor durante el día (cemento, asfalto, ladrillo, azulejo), emiten radiación y hacen que la temperatura del aire baje menos que en zonas con menos presencia de ese tipo de materiales (zonas con vegetación, cursos de agua, cultivos, parques...).

Pues bien, según un titular de Madridiario, Madrid tendría la mayor isla de calor del mundo. También titula así BusinessInsider. Lo mismo que dice Antena3, aunque no en el titular. Lo comenta la subdirectora de El Periódico. En las redes sociales lo difunden científicos, activistas-políticos, periodistas. Otros medios, más comedidos, se limitan a decir que Madrid tiene una isla de calor mayor que algunas otras ciudades importantes, como Londres, Nueva York, Bombay, El Cairo y Los Ángeles.

Todos se refieren al estudio titulado en inglés "Urban Heat Snapshot", en español "Instantánea Global del Calor Urbano", publicado por la consultora ARUP, especializada en temas de sostenibilidad. La referencia al "snapshot" o la "instantánea" en el título no es trivial, porque el estudio (es cortito y se puede descargar gratis en su página) no pretende ser un estudio exhaustivo de muchos lugares del mundo, y de largo plazo. Es más bien una ilustración, un ejemplo, de cómo se puede estudiar el efecto de la isla de calor urbano usando una herramienta desarrollada por ellos, UHeat, para detectar con satélites tanto la temperatura del aire como las características físicas del terreno, en toda la ciudad, ponerlos en relación y construir modelos que permitan prever cuál sería el efecto de determinadas intervenciones.

De hecho buena parte del texto se orienta a hablar de esas intervenciones, de cómo se pueden gestionar las ciudades para reducir el efecto de isla de calor. Y luego ilustran cómo funciona su herramienta UHeat para estudiar el efecto de isla de calor, en seis ciudades, en un solo día (en cada una, el más caluroso de 2022). Y sí, en la tabla correspondiente, Madrid parece que tiene los datos peores, por poco, ya que dicen que tiene un efecto de 8,5ºC, frente a los 7 de Bombay o los 5ºC de Los Ángeles o El Cairo, y los 4,5ºC de Londres o Nueva York (no se explica bien cómo se calcula, porque en la misma tabla se da la diferencia entre el punto más cálido y más fresco de las ciudades y los valores son otros: 8ºC tanto en Bombay como en Madrid, 7ºC en Londres, 6ºC en El Cairo, 5ºC en Los Ángeles y 4,5ºC en Nueva York).

En todo caso, junto a la tabla, al presentar los datos resumidos de la seis ciudades, dicen, literalmente, esto: "Our survey is not intended as a score card, but to provide a snapshot of how digital tools can be used to better understand a city’s urban heat island hot spots." Es decir: "Nuestro estudio no pretende ser una hoja de calificaciones, sino proporcionar una instantánea de cómo pueden utilizarse las herramientas digitales para entender mejor los puntos calientes de la isla de calor urbana de una ciudad".

Justo lo contrario de lo que hacen todos los que leen esa tabla como si realmente fuera una clasificación. Con ese estudio no se puede decir que Madrid tenga ni la mayor isla de calor del mundo, ni siquiera la mayor de esas seis ciudades, porque una medición de un solo día obviamente no permite, como dicen los autores, hacer una clasificación, ni era esa su intención. Pero el bulo ya está rodando, me temo que imparable, y seguro que acaba en el argumentario político. Atentos a sus pantallas.

El país más ruidoso... o el más crédulo

Veo en la portada de Elmundo.es una llamada a una "noticia" (en realidad, un texto patrocinado) con este titular:

España, el segundo país más ruidoso del mundo

Luego resulta que el texto enlazado lleva otro título mucho más vago:

Ciudades y decibelios

Pero el primer párrafo sí incluye la afirmación de la llamada de portada:

¿Habías oído que vives en el segundo país más ruidoso del mundo? Lo dice la OCDE: España ocupa el segundo lugar en contaminación acústica, solo por detrás de Japón. Y somos los líderes, cuando nos ceñimos al continente europeo.

Nunca más en todo el texto aparece ninguna otra referencia a esa supuesta medalla de plata mundial y de oro europa para España en al ranking de los países ruidosos. Así que tanto este párrafo como la llamada de portada eran simplemente ganchos para atraer la atención sobre un texto que en términos mucho más generales del ruido en la ciudad.

El problema es que ese dato llamativo, para atraer la atención, es falso. Lo contó hace ya unos años Manuel Ansede en Twitter en este hilo:

"España es el segundo país más ruidoso del mundo". La prensa española lleva 30 años publicando este titular. Va un hilo sobre las chorradas que publicamos a veces en los medios de comunicaciónhttps://t.co/l4KtAIm8TF

— Manuel Ansede (@manuelansede) January 21, 2018

Como pueden ver en el hilo, el supuesto informe de la OCDE nadie lo conoce, y parece que la frase, un bulo en toda regla repetido mil veces en los medios españoles, tiene su origen en una charla que alguien dio en un congreso en Zaragoza en 1987. Como decía el propio Manuel en uno de los tweets: "Cualquiera que haya estado en El Cairo o en Katmandú sabe que es una chorrada. Aquello sí que es ruido."

Por otra parte, el propio texto de El Mundo de hoy recoge que hay estudios internacionales sobre los niveles de ruido en las ciudades. Por ejemplo, uno sobre más de 700 ciudades europeas hecho por el Instituto de Salud Global de Barcelona. ¿Tal vez ahí podemos ver si nuestras ciudades son las más ruidosas? Pues precisamente, la web del instituto, al presentar los datos sobre ruido dice esto:

Due to the heterogeneity of the available data on noise from road traffic and the lack of quality of the noise maps for many European cities, the authors consider that the results from different cities are not comparable with each other. For this reason, a noise ranking was not made and results are presented in alphabetical order.

No se atreven a hacer un ranking de ruido de las ciudades europeas, porque los mapas de ruido no tienen la suficiente calidad y por tanto los datos no son suficientemente comparables. Más complicado aún sería hacer un ranking de países, que desde luego ellos no hacen, ni parece que exista. Es decir, que el propio texto cita un estudio que desmiente el gancho de la cabecera y de la llamada de portada. Pero, bueno, ¿cuándo ha sido eso un problema?

"Tres de cada 10 mujeres del mundo estudian carreras de ciencias y tecnología". Ya quisiéramos.

 Eso es lo que dice hoy La Vanguardia:

Por qué hay tan pocas mujeres en las carreras de informática

Solo 3 de cada 10 mujeres en el mundo estudian carreras relacionadas con la ciencia, la tecnología, la ingeniería y las matemáticas

Fíjense que no dice "tres de cada 10 mujeres que estudian una carrera". Dice "tres de cada diez mujeres". Obviamente, si eso fuera cierto, sería un hito extraordinario, porque teniendo en cuenta las demás carreras universitarias (las "letras", la Economía y la gestión de empresas, el Derecho...), deberíamos de andar muy por encima del 50% de las mujeres estudiando una carrera universitaria. En realidad, para el conjunto del mundo, según el Banco Mundial, la tasa bruta de participación en la educación superior* de las mujeres es del 42%, que está seguramente por encima de lo que muchos de nosotros imaginaríamos, aunque hay que tener en cuenta que incluye no solo estudios universitarios, sino también ciertos estudios de niveles superiores de lo que en España llamamos Formación Profesional. La tasa para los hombres es más baja, un 36%.

¿Será entonces el dato correcto que 3 de cada diez mujeres que estudian una carrera lo hacen en las disciplinas típicamente abreviadas como STEM (ciencia, tecnología, ingeniería y matemáticas)? Es muy dudoso que sea así, y también sería un gran logro. No he encontrado datos globales, pero sí algunos de la OCDE**: las mujeres que ingresan en estudios de tercer nivel (de nuevo, no solo universitarios) lo hacen solo en pequeños porcentajes en Ciencias Naturales, Matemáticas y Estadística (5%), Tecnologías de la Información y la Comunicación (2%) e Ingenierías, Industria y Construcción (7%). En total un 14%, aproximadamente. Los porcentajes respectivos para los hombres son 7%, 10% y 25%, sumando un 42%.

Suponiendo un porcentaje similar, con el 14% de las mujeres en estudios tereciarios haciendo estudios STEM en el resto del mundo, aplicado al 42% de las mujeres que, veíamos arriba, realiza estudios terciarios, estaríamos ante aproximadamente un 6% de las mujeres estudiando disciplinas STEM. La quinta parte de lo que dice La Vanguardia, más o menos. Para los hombres sería un 42% del 36% que estudia en el nivel terciario, es decir, un 15% aproximadamente. 

¿De dónde sale entonces el "tres de cada diez" de la noticia de La Vanguardia? Pues sospecho que es probablemente una transformación chapucera del dato, citado frecuentemente (UNESCO, World Economic Forum), de que solo el 30% de los investigadores en el mundo son mujeres. Parece que alguien se ha hecho el lío y ha cambiado "tres de cada diez investigadores son mujeres" por "tres de cada diez mujeres son investigadoras (o estudian para serlo)". La diferencia es gigantesca. Y debería haberle saltado a la cara a quien ha escrito el texto y el subtítulo, simplemente con una noción vaga de que en el mundo no tantas mujeres (ni hombres) estudian "carreras" en general. O no entienden lo que es un porcentaje o no tienen ni idea del mundo en que viven. No sé cuál de las dos cosas es más preocupante.

 *Tasa bruta de matrícula, educación superior (niveles 5 y 6 de la CINE), mujeres. Corresponde al número total de mujeres matriculadas en educación superior (niveles 5 y 6 de la CINE), independientemente de su edad, expresado como porcentaje de la población total de mujeres en el grupo etario cinco años después de finalizar la enseñanza secundaria. 

** No se puede enlazar directamente la estadística. Debe buscarse, en la página de stats.oecd.org el contenido "New entrants into field of education and ISCED level by gender".

 

Asustando al personal con cifras imposibles.

Una vez más he conocido gracias a Jesús (@juvenal_tw) una burrada vergonzosa en un medio de comunicación español de los supuestamente serios. Salió el domingo en La Razón, en su edición en papel, con este titular espectacular:

1.554.000 contagiados tras la pauta completa

Esta es la imagen de la edición en papel, que mostraba Jesús en su tweet:

[En la web han cambiado el titular por este otro: "1.554.000 españoles se han vuelto a contagiar de covid". ]

A cualquiera que haya seguido las noticias sobre el coronavirus y las vacunas le tienen que sorprender al menos dos cosas del titular.  Primero,  ninguna administración está publicando sistemáticamente datos sobre infectados vacunados y sin vacunar.  Por lo tanto, el dato anunciado sería una primicia tremenda, a la que el periodista ha debido de llegar tras alguna complicada indagación,  que el lector espera que se le explique en la noticia.  

Segundo, el número parece muy alto. Si vamos por aproximadamente un 60% de españoles vacunados con pauta completa,  o sea,  de memoria,  unos 27 o 28 millones,  1,5 millones representarían entre un 5 y un 6 por ciento de los vacunados. Son muchísimos,  teniendo en cuenta que la inmensa mayoría de ellos han recibido la vacuna en los últimos dos o tres meses.

¿Es posible que uno de cada veinte vacunados con pauta completa se contagie en tan poco tiempo? Me parece que va contra todo lo que sabemos de las vacunas.  Además,  tirando ya no de memoria, sino de datos publicados, resulta que el total de contagios registrados a finales de  diciembre,  cuando comenzó la vacunación, eran 1,9 millones. Es decir, menos del 5 por ciento de los españoles fueron diagnosticados en los 10 primeros meses de la pandemia, sin vacunas. ¿Y en solo tres o cuatro meses se habrían contagiado el cinco o el seis por ciento de los vacunados? Aun contando con que en la primera ola se diagnosticaron muchas menos infecciones de la reales, sería asombroso.

Visto de otra manera, el total de contagiados registrados en España es de 4,6 millones. Si restamos los 1,55 millones del titular, tendríamos que en unos 17 meses se habrían detectado en España unos 3,1 millones de contagios en personas sin vacunar, y solo en seis meses 1,55 en la población vacunada.

Además, los contagios conocidos en 2021 son 2,7 millones. ¡Los 1,55 millones del titular serían más de la mitad de los contagios desde enero! Y eso, recuerdo, con la mayoría de esos vacunados en los últimos tres meses. O el periodista de La Razón ha encontrado datos de relevancia mundial o ha metido la pasta hasta el fondo. 

Es lo segundo, claro. Veamos de dónde salen los 1,55 millones de vacunados contagiados. Primer párrafo de la noticia: 

"El 59,5% de la población ya está vacunada con las dos dosis. Y un 5,5%, estos [sic] es, 1.554.000 españoles, han contraído la covid." 

[De nuevo, el texto web es ligeramente distinto: "El 59,5% de la población ya está vacunada con las dos dosis. Y un 5,5%, estos es, 1.554.000 españoles, han vuelto a contraer la covid."]

Vale. Esa cuenta coincide con la nuestra, hecha de memoria. 1,55 millones son un 5,5% de los vacunados.  ¿Y cómo sabe el periodista que se han contagiado ese número de personas con pauta completa?

Pues no lo sabemos, porque no lo explica. El bombazo informativo empieza y acaba en esas frases iniciales. No hay nada más. Simplemente lo afirma y debemos creerle, porque el resto de la noticia se dedica a explicar que las vacunas no son eficaces al 100%, a contar casos concretos de personas vacunadas y contagiadas, a dar consejos para seguir protegiéndonos...

Pero, pero, pero... Entonces, ¿se lo ha inventado? 

Es difícil saberlo, pero creo que no. Les contaré mi sospecha. Si ustedes tienen otras, les ánimo a que las compartan en los comentarios. Fíjense que en su frase inicial dice primero el porcentaje y luego el número absoluto, como si el segundo lo hubiera calculado a partir del primero. Y el 5,5%, ¿de dónde vendrá?  Mi hipótesis es que viene de una gigantesca incomprensión de lo que significan los porcentajes de eficacia de las vacunas. Partiendo de que la eficacia media de las dos mejores vacunas es un 94,5%, entonces no son eficaces en el 5,5% de los casos... Luego, ¡al menos el 5,5% de los vacunados se contagiarán (poniéndose en una estimación optimista que ignora que otras vacunas son menos eficaces)! Y al parecer, piensa el periodista, lo harán de manera inmediata, y por tanto, en España, ya se han contagiado 1,55 millones de vacunados con pauta completa.

Pero eso, claro, no es lo que dice la eficacia de las vacunas, que lo que significa es que, a igualdad de condiciones de exposición y difusión del virus, en una población dada los vacunados se contagiarían a una tasa que sería el 5,5% de la de los no vacunados. 

Dicho de otra forma, solo si ahora de pronto en España elimináramos todas las restricciones y el virus en 2 o 3 meses contagiara a todos los no vacunados  (olvidando, por simplificar, la inmunidad de grupo), podríamos esperar que un 5,5% de los vacunados también se contagiase (suponiendo, también por simplificar,  iguales comportamientos de unos y otros e ignorando, que su distribución por edad es diferente). En realidad serían algunos más, dado que la eficacia de otras vacunas es menor. 

Pero obviamente ese supuesto no ha sucedido. De hecho, desde finales de febrero, cuando empezó a acelerarse la vacunación (solo 1,8 millones tenían pauta completa entonces), ha habido en España una tasa acumulada de contagios de aproximadamente un 3% de la población. Poco más de 1,4 millones de contagiados... Pero 1,55 entre los vacunados. Todo disparatado, absurdo e inaceptable, en un periódico que se pretende parte de la prensa digna.

No, Madrid no acumula el 40% de los casos de covid-19 en las últimas semanas

Hace tres días escribía aquí sobre lo difícil que es ver una relación clara entre las medidas adoptadas por los diferentes gobiernos y la evolución de la pandemia, a pesar del entusiasmo con el que voces políticas y mediáticas se lanzan a hacerlo. Que una buena parte de los comentarios a la entrada se dediquen precisamente a eso mismo muestra lo necesario del mensaje.

Pero todavía se puede hacer peor. Por ejemplo, puede uno usar los datos de los informes oficiales sobre lo sucedido el día anterior, que sabemos después de un año de pandemia que son muy incompletos y poco fiables, para escribir un titular falso, como este, de La Vanguardia, el pasado viernes:

Madrid acumula el 40%
de los contagios en España

Veamos cómo se justifica esa afirmación en el el texto:

Madrid aporta desde hace al menos un mes alrededor del 40% de los contagios diarios en España.... En el último mes, los casos detectados en Madrid representan entre el 35% (26 de febrero) a más del 40% la ultima semana (ayer, 40,5%) de toda España. Ello lleva aparejado inevitablemente un incremento de la ocupación hospitalaria.

Según he comprobado, esos porcentajes son los que salen al comparar, en los boletines que publica, de lunes a viernes, el Ministerio de Sanidad (aquí el último, del viernes), los datos de Madrid y los datos nacionales en la columna "Casos diagnosticados el día previo". Y efectivamente, en el último mes, esos porcentajes han rondado el 40%.

Pero en esos mismos informes hay otras dos columnas con los casos diagnosticados los últimos 7 días y los últimos 14 días. ¿Cuál es el porcentaje de Madrid sobre el total nacional en esas columnas? Pues casi todos los días del último mes ha estado en torno al 25%. 

¿Cómo es posible que los casos del día anterior, durante un mes, ronden el 40% y los casos de los últimos 7 o 14 días, en el mismo periodo, ronden el 25%? La razón, como ya he anticipado más arriba, es que los datos publicados cada día sobre los casos detectados o los fallecimientos del día anterior son muy incompletos, porque muchos datos no se incorporan a la base de datos del ministerio hasta unos días después de haber sucedido. Esto es algo que sabe cualquier persona que haya seguido los datos de la pandemia en el último año con alguna atención, y que se supone que debería saber también cualquier periodista que escriba sobre ello.

Ese retraso, además, no es uniforme y constante, ni a lo largo del tiempo, ni entre diferentes lugares. Y al menos en las últimas semanas, los datos del día anterior de la Comunidad de Madrid están más cerca de los datos definitivos, para ese mismo día, que se acaban conociendo algunos días después, que los de otras partes. Por eso, en los datos del día anterior la Comunidad de Madrid parece tener un porcentaje mucho mayor de los casos totales de los que al final tiene, cuando las estadísticas se consolidan con datos atrasados, que entran en mayor proporción de otros lugares.

En definitiva: la Comunidad de Madrid tiene últimamente una incidencia de casos de covid-19 superior a la media española, y por eso tiene también, lógicamente, un porcentaje de los casos totales (en torno al 25%) mayor que el que le correspondería, en proporción a su población (que es el 14% de la población española). Pero no, no tiene el 40% de los casos.

Un dato falso y llamativo es siempre candidato a propagarse como la pólvora. Y así ha sucedido, según he sabido, por este hilo fantástico de Mariluz Congosto, que explica la propagación por la red de la noticia falsa, y de los desmentidos, que inevitablemente están relacionadas con las filias y fobias políticas . Como sucede tantas otras veces, hay mucha más difusión del bulo que de su rectificación.

Dejo a la consideración de cada uno la estimación de si el error de La Vanguardia fue inocente o no.  Hay una buena pista en otro hilo de Twitter, citado por el anterior, del mismo viernes 26, en el que @velardedaoiz2, dirigiéndose a la autora de la noticia, señala su error. Que tres días después la noticia no se haya rectificado deja en muy mal lugar a la periodista, y al medio en el que trabaja.

Riesgos de la vacuna vs riesgos del covid-19

Llego un poco tarde a esta discusión, y es posible que lo que les voy a contar a continuación esté ya dicho en alguna otra parte, y yo no me haya enterado. En ese caso, les ruego que me lo indiquen, y publicaré los enlace adecuados.

El tema es simplemente que estos días he oído/leído muchas veces la afirmación genérica de que las vacunas contral el covid-19 en general, y la de AstraZeneca en particular, son "efectivas y seguras". También se decía que, aun en el supuesto más desfavorable, y no probado, de que todos los acontecimientos tromboembólicos graves hubieran sido realmente causados por la vacuna, el riesgo de contraer el covid-19 sería mucho más alto que el riesgo de vacunarse. [Actualización/Aclaración, en relación con los comentarios: me refiero al riesgo comparado entre contagiarse y vacunarse; no he incluido en el cálculo cuál es el riesgo de contagiarse. Pero en una respuesta a un comentario incluyo una estimación sobre eso.]

Pero no he visto en ningún sitio que se cuantificara esa última comparación entre el "riesgo de la vacuna" frente al "riesgo del covid-19". Así que me he puesto a enredar un poco con los números, para hacer una cuenta de andar por casa, que sería la siguiente.

El riesgo de fallecimiento por covid-19 es el resultado de dividir el número de fallecidos por el número de infectados. Ninguno de los dos lo sabemos con total precisión, pero podemos hacer un acercamiento razonable con los datos de España.

Para los infectados, como sabemos que hay muchas personas sin síntomas, o con síntomas débiles, que nunca llegan a hacerse la prueba (esto sucedió sobre todo en la primera ola), en lugar del número de casos diagnosticados, es más realista tomar el número de casos que se deduce del Estudio ENE-COVID, un estudio de sero-prevalencia realizado por el Instituto de Salud Carlos III. En su 4ª ola, que terminó a finales de noviembre, estimaba que el porcentaje de población que había tenido anticuerpos del COVID hasta entonces sería un 9,9%, que equivaldría, con la población española de 1 de enero de 2020, a 4,68 millones de personas que habrían estado infectadas en algún momento.

Los fallecidos por covid-19 hasta el 30 de noviembre eran, según datos que he extraído del sistema RENAVE, 48.151, lo que daría lugar a calcular que el riesgo de fallecimiento, en caso de contraer el covid-19, hasta el 30 de noviembre, sería aproximadamente del 1,05%. O 10.500 por millón de infectados. 

Como es sabido, ese riesgo medio es en realidad muy distinto para las distintas edades. En las dos fuentes citadas se incluyen datos por edad, lo que permite calcular que el riesgo de fallecer es mínimo entre los jóvenes de 10 a 19 años (0,004% o 36 por millón) y máximo entre los de 80 y más años (11,8% o 118.000 por millón).

Podemos calcular también el riesgo de fallecer de las personas en los tramos de edad en los que se estaba poniendo en Espala la vacuna de AstraZeneca: va de los 111 por millón, entre los de 20 a 29 años, a los 2.030 por millón, entre los de 50 a 59 años. Como este último grupo incluye ya a algunos a los que no se ponía la vacuna, podemos eliminarlos, y quedarnos con esta cifra: agrupando los tramos de edad de 20 a 49 años, hasta el 30 de noviembre, se estima que hubo 676 fallecidos, entre aproximadamente 1,85 millones de infectados. Es decir, una proporción de 365 fallecidos por millón de infectados.

Fíjense en que esta sería una infraestimación, por dos motivos: solo se cuentan los fallecidos con infección confirmada (bastante menor que el exceso de defunciones que hemos tenido en España en este año), y no se cuenta el tramo de 50 a 54 años, en el que el riesgo de fallecimiento es mayor. De todos modos, nos quedamos con ese datos infraestimado.

¿Y cuál es el riesgo de la vacuna? Según la información de la Agencia Europea del Medicamento, los episodios tromboembólicos, en general, no son anormalmente altos entre los vacunados. Pero sí lo son unos ciertos tipos muy específicos de casos, las trombosis de senos venosos cerebrales (TSVC, 18 casos) y la coagulación intravascular diseminada (CID, 7 casos), que han producido, hasta el momento de la revisión, 9 fallecimientos. Mientras tanto, el número de personas que han recibido la vacuna AstraZeneca en los países que reportan a la agencia europea son unos 20 millones. Por tanto, en el peor de los casos, suponiendo que en efecto la vacuna fuera la causa de esos episodios, tendríamos un riesgo de fallecimiento del entorno de 0,5 por millón. El afinamiento por edades es complicado, porque parece que los casos problemáticos se dieron sobre todo, entre menores de 55 años, pero no tengo el dato de los vacunados por tramos de edad. Pero en realidad, "da igual", porque la cifra es tan ridículamente baja que incluso si suponemos que, pongamos, solo un cuarto de las vacunas (5 millones) se han puesto a personas menores de 55 años, y que los nueve fallecimientos han sido en personas de esta edad, estaríamos ante un riesgo de fallecimiento de aproximadamente 2 por millón.

En definitiva: con una estimación a la baja de las muertes por covid-19 (365 por millón de infectados) y una estimación al alza de las muertes (hipotéticamente) causadas por la vacuna (2 por millón de vacunados), infectarse por covid-19, para una persona menor de 55 años, sería unas 180 veces más peligroso que ponerse la vacuna de AstraZeneca. La opción está clara, para las autoridades, y para nosotros. Cuanto antes, mejor.

¿Cuántos decimales tiene π?

Hace ya unas semanas, JoseA me avisó de que 20 Minutos, Abc y La Razón, entre otros medios, habían publicado una noticia sobre un joven gallego que había memorizado 15.469 decimales del número π.

Los tres medios incluían este video:

Un joven químico gallego bate el récord de memorización de decimales del número Pi en España en Videos

En que la locutora dice, aproximadamente en el segundo 38, que el número π tiene "13 billones de décimas", para decir poco después (aprox. segundo 53) que es un número "irracional, infinito". Supongo que los autores del vídeo no deben de ver la contradicción entre "tiene 13 billones de décimas" y "es infinito". Ambas cosas son "como, en plan, mazo grandes, ¿no?".

Actualización: En los textos de las noticias citadas se dice que el número de decimales memorizado fue 15.469, que coincide con lo que, un poco borroso, se ve en el certificado que el joven enseña al final del vídeo. Pero la locución dice, dos veces, que memorizó 1.549 cifras, reduciendo a la décima parte la dificultad del récord conseguido. Definitivamente, los números no son el fuerte de los autores de este vídeo.

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Correlación entre infectados y fallecidos por covid-19

Una nota breve, de urgencia, sobre un aspecto muy concreto de los resultados del informe preliminar del estudio de seroprevalencia del SARS-COV-2 en España, que publicó ayer el Ministerio de Sanidad.

En concreto, yo estaba intrigado por ver la relación entre la las tasas de infección que se estiman en el informe preliminar, y la mortalidad (por millón de habitantes), calculada según los datos del informe diario del Ministerio de Sanidad, por comunidades autónomas.

Sabemos que ambas series de datos son imprecisas: hay más fallecidos que los contados en los informes del Ministerio, como sugieren las estadísticas de exceso de mortalidad, y el informe preliminar, basado en los tests rápidos, es solo una primera estimación, que será revisada con los resultados de los análisis de sangre por inmunoensayo. Pero no hay muchas razones para pensar que las imprecisiones o errores estén muy desigualmente repartidas por comunidades autónomas.

Por eso, creo que es razonable hacer la comparación que muestra el siguiente gráfico:

Gráfico 1. Relación entre el porcentaje de población con anticuerpos (informe preliminar publicado el 13 de mayo) y mortalidad por millón de habitantes (fallecidos hasta el 12 de mayo). Elaboración propia con datos del Ministerio de Sanidad e INE.

Excepto el caso anómalo de La Rioja, como se ve, las comunidades autónomas están claramente alineadas. El coeficiente R², que mide el grado de asociación entre las dos variables tiene un valor de 0,94, prácticamente el valor máximo esperable entre dos variables relacionadas pero medidas por procesos completamente independientes [Actualización/aclaración: tanto la recta que representa la tendencia como el coeficiente R² se han calculado excluyendo el valor de La Rioja. Indebidamente he incluido el valor de España, lo que no tiene mucho sentido. Sin él, el coeficiente R² es también 0,94 de todos modos.]

Dicho crudamente: es tan simple como que hay más muertos donde hay más infectados. Y por tanto, para entender las diferencias en los primeros, hay que buscar explicaciones para los segundos. Las explicaciones basadas en la diferente capacidad del sistema sanitario para tratar la enfermedad no deben de tener casi ninguna relevancia. Esto no quiere decir, claro, que el sistema sanitario no haya jugado un papel esencial en reducir la mortalidad. Lo ha hecho, con enorme sacrificio, a veces de sus propias vidas, de sus profesionales. Pero parece que lo ha hecho con más o menos la misma efectividad en todas partes, con un esfuerzo mayor o menor en función del número de infectados en cada territorio, pero sin que, aparentemente, sus características organizativas y de gestión hayan marcado grandes diferencias entre unos lugares y otros (la tasa de letalidad calculada sobre el número estimado de infectados está muy cerca del 1% en todas las comunidades).

Lo que hay que explicar es por qué hay más infectados en unos lugares que en otros. Sobre esto se manejan distintas hipótesis (densidad de población, contactos con otras zonas del mundo, uso de transporte público, clima...) que habrá que explorar. También puede que algunas caracterísicas del sistema sanitario sean factor explicativo de las tasas de contagio, ya que muchos contagios se han dado en los propios hospitales y centros de salud. Es una hipótesis que queda pendiente de analizar.

Y también puede ser que la gestión del sistema socio-sanitario, en un sentido amplio, incluyendo las residencias de mayores, hubiera tenido incidencia sobre las infecciones en estos centros, y por tanto en la mortalidad. Esto habrá que explorarlo también, pero no se puede relacionar con el estudio de seroprevalencia del INE, que está basado en una muestra de hogares, y por tanto no incluye a la población que vive en residencias. Esto es lógico: dada la pequeña población que vive en esas residencias, pero su gran presencia entre los enfermos y fallecidos, un estudio de población general no es apropiado para medir lo que ha sucedido en ellas. Haría falta un estudio mucho más específico para saberlo.

En definitiva, la gravedad de la epidemia, como sabemos también por la comparación entre países, no depende de cuantos médicos o camas de hospital tengas, sino sobre todo de cuántos infectados tienes, y cuantos consigues evitar. De momento, la prevención, no la curación, es la herramienta más relevante.

Incidencia y letalidad del COVID-19 por comunidades autónomas

Llevo días intrigado por las diferencias entre las comunidades autónomas españolas respecto a la letalidad (fallecidos/casos confirmados) del COVID-19. Estas gráficas que obtengo, de una serie de comunidades seleccionadas, ilustran que las diferencias son muy importantes:

Gráfico 1: CCAA con mayor letalidad hasta el 29/marzo. Elaboración propia con datos extraídos de Datadista

Gráfico 2: Algunas CCAA con letalidad baja hasta el 29/marzo. Elaboración propia con datos extraídos de Datadista

Buscando posibles factores explicativos, he hecho un ejercicio muy simple de comparación entre la letalidad (calculada siempre, recuerdo, sobre casos confirmados) y la incidencia del COVID-19 (faltan algunas CCAA a las que me referiré luego):

Gráfico 3: Letalidad e incidencia en CCAA seleccionadas, hasta el 29/marzo. Elaboración propia con datos extraídos de INE y Datadista

Con las cautelas precisas (correlación no siempre se deriva de causalidad; el número de casos es muy bajo; queda mucho para saber cuáles son los datos finales de la incidencia y la letalidad) la asociación entre las variables es llamativa. En particular, es notable la alineación casi perfecta entre los casos de las cuatro comunidades más pobladas (Andalucía, C. Valenciana, Cataluña y Madrid).

Por supuesto, soy consciente de la imprecisión de los datos, puesto que, como se ha comentado mucho estos días, no estamos seguros de que en todas partes se estén haciendo tests con los mismos criterios (lo que afectaría tanto a la incidencia, como al denominador de la tasa de letalidad), o de que esos criterios sean, en cada lugar, estables a lo largo de los días. También es posible que no se estén contando los fallecidos de la misma manera en todas partes (lo que afectaría al numerador de la tasa de letalidad). Sin embargo, parece poco probable que esas diferencias, que se han comentado mucho en relación con las comparaciones internacionales, sean demasiado grandes entre comunidades autónomas españolas, entre las que cabe imaginar, en principio, un grado considerable de similitud en el funcionamiento del sistema sanitario y de los procesos de recogida de información sobre fallecimientos. 

Por todo ello, creo que el gráfico 3 tiene al menos cierto interés, y ofrece una pista que hay que tener en cuenta a la hora de explicar las diferencias en la letalidad del COVID-19 entre comunidades. Una parte importante de la diferencia puede estar relacionada con el propio nivel alcanzado por la epidemia en cada comunidad, dado que a medida que la incidencia crece el sistema sanitario se resiente y va teniendo menos capacidad de respuestas. Podría ser también que una incidencia mayor quiera decir que hay un porcentaje mayor de los infectados que han tenido tiempo de pasar todo el proceso de la enfermedad, y eso por sí mismo diera lugar a una mayor tasa de letalidad. En todo caso, la relación parece mantenerse entre comunidades autónomas con diferentes niveles de riqueza, de gasto per cápita en sanidad pública, de color político de sus gobernantes y de modelos sanitarios diferentes en cuanto al peso de la sanidad pública y privada.   

El gráfico siguiente añade las tres comunidades que había omitido del anterior:

Gráfico 4: Letalidad e incidencia por CCAA, hasta el 29/marzo. Elaboración propia con datos extraídos de INE y Datadista

Las tres están claramente "desalineadas" respecto al resto.Sin buscar información adicional, me atrevo a lanzar la hipótesis de que los casos de País Vasco y Navarra sí tengan que ver, al menos en parte, con que sus sistemas públicos de salud tengan más recursos y estén sucediendo uno o dos de las siguientes cosas: a) se estén haciendo más tests (aumentando la incidencia aparente; y bajando la letalidad), b) haya más capacidad de atender a los casos más graves, reduciendo la letalidad.

El caso riojano es incluso más extremo. Es posible también que tenga algo que ver con mayores recursos de su sistema (es también una región relativamente rica). Pero teniendo en cuenta las noticias de primeros de marzo sobre un brote muy localizado en Haro, que habría afectado a muchas personas de las mismas familias en un barrio concreto, se me ocurre la hipótesis de que se haya hecho un control amplio a un grupo de personas con alta probabilidad de contagio, pero que fueran asintomáticas, y por ello la estructura de edades, y el nivel de riesgo, de los casos detectados en La Rioja sea diferente al de otras comunidades.

En fin, tanto el gráfico, como las hipótesis, son todavía extremadamente provisionales. Cuando todo esto pase, tal vez nada de lo dicho aquí tenga valor alguno. Tomen todo ello como lo que es: un intento de pensar en voz alta sobre lo que nos está pasando. Me conformo con que a algunos de ustedes les pueda servir para inspirar sus propias reflexiones o análisis.