The National Academies de USA y COVID-19: Utilidad de los datos (y2)

3. CONSIDERACIONES ANTE LA TOMA DE DECISIONES USANDO DATOS IMPERFECTOS

Se tienen que tomar decisiones en situaciones críticas incluso cuando hay incertidumbre sobre los mejores datos disponibles, teniendo en cuenta:

• Basarse en pocos casos: Es una variable inestable y de limitada utilidad.
• Retraso entre lo que ocurre y cuándo se informa sobre ello: No sólo por problemas burocráticos sino porque las infecciones suelen ocurrir semanas antes de las visitas al médico/urgencias/hospitalizaciones/fallecimientos.
• Sobre y subestimaciones: Si hay unos indicadores que sobreestiman y otros que subestiman, de forma sistemática, lo mejor es usar ambos.
• Impacto desproporcionado: Usar siempre valores medios puede difuminar la importancia de ese impacto desproporcionado (edad, localización, socioeconomía...) y no tenerlo en cuenta adecuadamente.
• Importancia de los datos cualitativos: Son resultados no numéricos que pueden ser un complemento valioso para tener una visión más general, siempre que se tenga en cuenta su representatividad.
• Transparencia: La disponibilidad de los datos es fundamental para su utilidad y para su fiscalización.

4. LIMITACIONES Y PRECAUCIONES ESPECÍFICAS DE LOS DATOS DE COVID-19

Nº DE CASOS CONFIRMADOS

IMPLICACIONES EN LA TOMA DE DECISIONES

Aunque es un dato rápido puede implicar subestimaciones importantes sobre la prevalencia pues la mayoría de los infectados con COVID-19 son asintomáticos y tampoco se hacen pruebas a todos los que presentan síntomas. Al incrementar el nº de test e incluir más población con síntomas leves o asintomáticos, aumentará su utilidad.

REPRESENTATIVIDAD

La tasa de casos confirmados (nº de casos confirmados/1000 personas-semana y similares) no es representativo de la prevalencia real, debido a la limitada capacidad de muestreo, sobre todo de personas asintomáticas. Por tanto, será una subestimación importante de como mínimo en un orden de magnitud. Mejorará al extender se los test.

SESGO

Es una subestimación porque a las limitaciones de los test, muchas personas pueden no tener acceso a ellos o no solicitarlos. Las personas con síntomas más graves son las que tienen más probabilidades de ser analizados. En USA, ante el negocio de los seguros médicos y los millones que carecen de ellos o los que tienen no les cubren estas pruebas, este sesgo es muy importante. También es posible que muchas personas de áreas con peores condiciones socioeconómicas y de acceso a servicios sanitarios no sean analizadas (por no hablar de los que no tienen papeles y no van por miedo a ser detenidos). También hay tendencia a realizar más test en zonas donde hubo un brote. Una buena estrategia de trazabilidad de contactos podría ser mucho más útil para identificar casos no previamente confirmados.

INCERTIDUMBRE Y ERRORES EN EL MUESTREO/MEDIDA

El error debido a basarse en muestras pequeñas es significativamente menor que el provocado por el sesgo.

TEMPORALIDAD

Los casos confirmados se suelen informar diariamente, pero hay que tener en cuenta que los fines de semana se informan menos, además de tener que esperar por las confirmaciones de los resultados de las pruebas. Por tanto, los casos confirmados pueden ser una estimación de la prevalencia en el corto plazo. Esa ventaja se pierde en las comparaciones en plazos temporales más largos.

ESPACIO

Los casos confirmados suelen provenir de los hospitales y otros sitios donde se hagan pruebas, por lo que suelen dar mucha información a escala local, pero puede haber mucha variabilidad entre diferentes zonas según las capacidades de análisis y el sesgo, por lo que pueden no ser comparables entre sí. Y si encima cada zona tiene sus propios criterios para contar casos...

HOSPITALIZACIONES

IMPLICACIONES EN LA TOMA DE DECISIONES

Son datos rápidamente accesibles a nivel local, pero con posibilidad de variaciones diarias. Además, reflejan sólo los casos más graves aunque su evolución puede correlacionarse con el nº de casos totales en esa zona. Los pacientes hospitalizados se contagiaron varias semanas antes.

REPRESENTATIVIDAD

Suelen ser registros relativamente completos y representativos de la población hospitalizada debido a COVID-19, y son a los que más pruebas se hacen. Los datos van directamente a las autoridades, pero también se ven afectados por factores socioeconómicos.

SESGO

Las subestimaciones pueden provenir de no diagnosticar adecuadamente COVID-19. Con el tiempo esto ha ido disminuyendo (al principio las neumonías podían no diagnosticarse como COVID-19). También pueden ocurrir sobreestimaciones si se asigna a COVID-19 otras afecciones (diagnosticar correctamente depende de muchos factores), pero es menos perjudicial.

INCERTIDUMBRE Y ERRORES EN EL MUESTREO/MEDIDA

Poca influencia, aparte de los diagnósticos equivocados.

TEMPORALIDAD

No siempre se informa de forma diaria y los números agregados dependen mucho de la sistemática de cada hospital. La consistencia de los datos es más probable en el corto plazo, pero en el largo plazo, las primeras diagnosis podrían haber sido equivocadas. La saturación de los hospitales también puede haber cambiado los criterios de ingreso, dando preferencia a los más graves.

ESPACIO

Los protocolos diferentes en hospitales diferentes pueden crear diferencias geográficas, además de poder haber variado en el tiempo. Deberían considerarse los traslados entre hospitales.

VISITAS A URGENCIAS

IMPLICACIONES EN LA TOMA DE DECISIONES

Son datos fácil y rápidamente disponibles en la mayoría de los casos. Son especialmente útiles para detectar un brote o vigilar la aparición de un rebrote, teniendo en cuenta el tiempo que puede haber pasado entre el contagio y la visita a urgencias.

REPRESENTATIVIDAD

Suele haber registros de los motivos por los que se va a urgencias (y también en atención primaria). Pero puede haber ciertos grupos de personas que vayan con más o menos frecuencia, por lo que también habría que tener en cuenta factores socioeconómicos. Otro factor es que a urgencias suelen ir personas con síntomas más graves.

SESGO

Los diagnósticos hechos en urgencias pueden verse posteriormente modificados por los resultados de las pruebas (que suelen tardar varios días en tener resultados concluyentes) y afectarán a la estimación del nº de casos reales.

INCERTIDUMBRE Y ERRORES EN EL MUESTREO/MEDIDA

Poca influencia, aparte de los diagnósticos equivocados. Estos datos se pueden combinar con los de las hospitalizaciones, con el riesgo de contar varias veces al mismo paciente. También es buena idea combinar estos datos con otros de años anteriores de diagnósticos de enfermedades similares pero que no fueron COVID-19.

TEMPORALIDAD

Igual de accesibles que las hospitalizaciones, pero con la salvedad de que los diagnósticos de urgencias pueden ser provisionales. Puede haber las mismas variaciones temporales de criterios que en los hospitales, debido a la saturación o a los avances en conocimiento.

ESPACIO

Las diferencias de protocolos también pueden aparecer en urgencias de diferentes zonas geográficas (en España las transferencias de sanidad están transferidas a las comunidades autónomas, pero durante la pandemia se centralizaron en el gobierno central. Al pasar a fases menos rigurosas después del levantamiento del estado de alarma, pueden volver a surgir esas diferencias).

MUERTES CONFIRMADAS

IMPLICACIONES EN LA TOMA DE DECISIONES

Dependen de la certeza en la declaración de la causa de la muerte y reflejan el estado varias semanas antes pues puede pasar bastante tiempo desde el contagio hasta que se produce el fallecimiento (y más hasta que se informa).

REPRESENTATIVIDAD

Debido a esos errores en la determinación de la causa de la muerte, podrían ser subestimaciones, sobre todo con las producidas al principio. También puede influir el fallecimiento por otras enfermedades agravadas por COVID-19 pero no asignadas al virus o que COVID-19 afecta más debido a otras enfermedades previas.

SESGO

Sería debido a una incorrecta asignación de la causa de la muerte.

INCERTIDUMBRE Y ERRORES EN EL MUESTREO/MEDIDA

Poca influencia, aparte de las asignaciones equivocadas o dudas de la verdadera causa de la muerte.

TEMPORALIDAD

A veces lleva tiempo asignar correctamente la causa de la muerte (hubo pacientes cuyos fallecimientos se asignaron a COVID-19 varias semanas después, sobre todo con fallecidos al principio). La calidad de la asignación mejora con el tiempo, por lo que habría inconsistencias con los primeros tiempos de la pandemia.

ESPACIO

Podría haber diferencias en los protocolos de asignación de las causas de las muertes según la zona.

INCREMENTO DE MUERTES

IMPLICACIONES EN LA TOMA DE DECISIONES

Se considera el mejor indicador para medir el impacto de la pandemia en la mortalidad. Mejorará cuando mejore la asignación de la causa de la muerte, pero pueden incluir fallecimientos por COVID-19 y por otras causas.

REPRESENTATIVIDAD

Son muy representativos pues incluyen a todos las poblaciones, sin ser limitados como los datos de prevalencia. Dependerá de la calidad de los datos recopilados en cada fallecimiento.

SESGO

Se minimiza considerando períodos temporales similares del pasado donde COVID-19 no era causa de muerte o exacerbaba otras enfermedades o situaciones (violencia doméstica, suicidios, no ir a urgencias o al hospital). También se debería tener en cuenta el descenso de fallecimientos, p. ej. por reducción de accidentes de tráfico durante las restricciones de los desplazamientos.

INCERTIDUMBRE Y ERRORES EN EL MUESTREO/MEDIDA

Siempre es difícil determinar las causas de in incremento de muertes respecto al pasado, pues hay muchos factores temporales y únicos. Es más un asunto de estadística y comparación con el pasado y con lo que se esperaba para el presente, en el período de tiempo seleccionado.

TEMPORALIDAD

Son números conocidos que no dependen de diagnósticos o asignaciones erróneas. Los períodos temporales considerados pueden ser lo suficientemente largos para ser comparados, lo que implica también disponer de tiempo para ello.

ESPACIO

Son los que mejor permiten comparar diferentes espacios geográficos.

PORCENTAJE DE TEST VIRALES POSITIVOS

IMPLICACIONES EN LA TOMA DE DECISIONES

Dependiendo del tipo y metodología de las pruebas, puede no ser una buena medida de la prevalencia, sobre todo si se hacen mayoritariamente a personas sintomáticas. Además de las precauciones indicadas en la introducción.

REPRESENTATIVIDAD

Dependerá de la propia representatividad de las personas a las que se realizaron esos test. Muchos se hacen a personas sospechosas de estar infectadas o que van a urgencias, por lo que hay una sobrerrepresentación de sintomáticos. Cuantos más test se hagan, menos proporción de positivos habrá. Por tanto, mide conjuntamente (pero no por separado) la prevalencia y la extensión de las pruebas.

SESGO

Los test pueden ser bastante imprecisos. Dependen de su sensibilidad (detectar a los verdaderos positivos) y su especificidad (detectar a los verdaderos negativos). No hay manera que ambas variables sean 100% precisas.

Se puede calcular una prevalencia corregida como:

(prevalencia observada + especificidad -1)/(sensibilidad + especificidad - 1).

INCERTIDUMBRE Y ERRORES EN EL MUESTREO/MEDIDA

Hay que tener en cuenta los falsos positivos y los falsos negativos. Con una prevalencia baja, aumenta la probabilidad de los falsos positivos.

TEMPORALIDAD

La comparación en el tiempo depende de que la muestra sea representativa y que los test tengan una sensibilidad y especificidad elevadas (o se corrija, p. ej. con la fórmula indicada).

ESPACIO

Dadas las diferentes calidades de los test según las zonas, tampoco es esperable una buena comparación entre esas áreas.

ESTUDIOS REPRESENTATIVOS DE PREVALENCIA

La OMS tiene un protocolo para realizar estos estudios, que pueden ser en muchos niveles.

IMPLICACIONES EN LA TOMA DE DECISIONES

Son la mejor estrategia para comprender el efecto de la pandemia en un sector poblacional determinado en un momento concreto. Dado que no pueden usar datos ya recogidos, precisan tiempo hasta obtener resultados interpretados. Además, puede ser necesario repetirlos a lo largo del tiempo para establecer tendencias.

REPRESENTATIVIDAD

Se diseñan específicamente para ser representativos, sobre todo si se usan muestras aleatorias (p. ej. todos los trabajadores de una gran empresa como representativos de la ciudad en la que se encuentra esa empresa). No es recomendable realizarlos sobre voluntarios, por su escasa aleatoriedad.

SESGO

Con una buena representatividad y test con adecuada sensibilidad y especificidad, es cuestión de corregir los sesgos estadísticamente, teniendo en cuenta las incertidumbres en la inmunidad.

INCERTIDUMBRE Y ERRORES EN EL MUESTREO/MEDIDA

Dependerá el tamaño y representatividad de la muestra, pero se pueden calcular con precisión.

TEMPORALIDAD

Se precisa que sean estudios rápidos y frecuentes. En el caso de estudios de largo plazo, sus resultados servirán para corregir errores en otros tipos de datos

ESPACIO

También dependerá de lo representativa que sea la muestra.