Universidad de Chile no usará datos del Minsal sobre Covid-19 porque «hacen imposible toda modelación»

La Escuela de Salud Pública de la Universidad de Chile, en su octavo informe sobre el Covid-19, advirtió que usará los datos entregados por el Ministerio de Salud porque han provocado una confusión «muy grande y hacen imposible toda modelación«.

Los académicos alertaron que mientras los datos del Gobierno no sean confiables, no seguirán modelando escenarios sobre la base de ellos, “dejando de contribuir así con intentos de predicción del desarrollo de la epidemia en Chile”.

«Esperamos realmente que haya un cambio en la estrategia del análisis, la entrega y la oportunidad de los resultados», dicen.

Los especialistas cuestionan la cantidad de casos informados por el Minsal. «Se reportan casos diarios por PCR confirmado del día anterior. Estudios ESP y otros han determinado que alrededor de un 35% de los casos al momento que se tiene el resultado del PCR, han pasado más de 14 días de los primeros síntomas. Esto significa que al momento que Minsal reporta un caso, con probabilidad 0,35 este podría ya no ser un caso (está inactivo). Por otra parte, se estima, a partir de la letalidad reportada, que existe un subreporte de al menos un 49% en los últimos días».

«Los infectados activos son casos que están cursando la enfermedad y por tanto son contagiosos. Son la fracción de mayor importancia desde el punto de vista epidémico», agrega.

Y explican que: «Los infectados activos corresponden a los casos nuevos reclutados en las últimas dos semanas menos aquellos que han fallecido. Si cada caso nuevo permanece como activo entre 10 a 14 días, entonces se debe esperar que exista una razón 1/10 a 1/14 entre casos nuevos y casos activos. Es decir, si se reportan 5.000 casos en un día, se espera que los casos activos sean al menos 50.000. Sin embargo, aunque el Minsal reporta del orden de 5.000 a 6.000 casos/día, se reportan alrededor de 25.000 casos activos«.

En cuanto a la letalidad, «desde el punto de vista de la modelación, la imprecisión en los datos en este ítem es impactante».

«El dato de letalidad se supone que es el dato más ‘duro’, refrendado por exámenes y por un certificado de defunción. La letalidad se usa para calibrar los modelos y para estimar el subreporte de casos. En el último tiempo hemos visto una impresionante variación con cambios a posteriori, cambios de metodología y saltos impresionantes en el número de fallecidos, como un día en que se agregaron 653 fallecidos. Toda posibilidad de calibración de los modelos se hace imposible ante el desconocimiento de la magnitud real de la letalidad”, agregaron.

«Siempre se debió reportar sobre la base de (PCR (+) más caso probable), con un registro de verificación posterior para depurar la información, y no al revés. Es mejor sobre-estimar la magnitud de la carga (coeficiente de seguridad) que a la inversa».