No es normal lo de los casi 9500 infectados del personal sanitario... vaya desastre todo
#29 Es que ese día por lo que se ve hubo "trampas". Leí dos cosas distintas. Una que en cataluña contaron casos de mas de 24 horas y otra que fue los ancianos fallecidos que se encontraron en las residencias (por eso ese dato es un "outlier"), pero ya sabes que todo hay que cogerlo con pinzas.
teoricamente, el primer pico que se produce es el numero de casos nuevos por dia (por los datos que tenemos parece que se esta estableciendo ya, hay que ver los siguientes dias), en unos dias vendria el pico de casos activos, y en 1-2 semanas el pico de crecimiento del numero de muertos
#34 a ver si aclaran eso, si esos test alcanzan para medir a todos los que entren en el sistema sanitario (o que no colapse el sistema sanitario) seria bueno, para el obejtivo de no saturar la sanidad da igual que los que esten en casa enfermos no se registren si no necesitan hospitalizacion
#37 sabiendo que si llamas por telefono y con sintomas, no te registran en el hospital ni te hacen el test si no estas grave... ahí tienes miles de casos infectados no registrados ni testeados y otros tantos que realmente no tengan el covid-19.
el numero de personas con covid-19 es muy superior al de los tests realizados, pero no se puede saber por cuanto.
ojalá los tests alcanzaran a identificar a todos, ojalá
#38 pero es que el objetivo es que no lleguemos a la saturacion de la sanidad porque en eso caso va a ver que dejar morir a gente (si es que no se esta dejando ya, esta claro que el virus se va a seguir expandiendo y antes o despues pasara por la mayoria de la poblacion, el objetivo es retrasar ese contagio para no llegar al limite aceptable, aplanar la curva
Si no necesitan ser hospitalizados para este objetivo no son necesario medirlos, aunque si serian bueno para tener mas informacion del covid, en la situacion catastrofica que estamos creo que es prioritario lo primero
En 1 semana se han multiplicado los casos x3 y los fallecidos x4 casi... Da miedo pensar en lo que podemos llegar en 1 o 2 semanas más como esto no se estabilice.
#43 Y aún con todo es mejor que antes en tema multiplicación.
Está bastante guay (y bien hecho) y tiene diferentes gráficas y análisis.
#45 Llámalo resultado positivo si quieres, pero mientras los multiplicadores estén por encima de 1 seguimos en la b. Hasta que no bajen de 1 no lo consideraría bueno. Sin tener en cuenta que hay muchísimos (pero muchísimos) más casos que no se están contabilizando. Me alegro que te hayas despertado positivo x)
#40 tampoco se estan contabilizando los curados en casa, en teoria no deberian poder enfermar de nuevo lo que ayuda a bajar los nuevos casos
Sin tener en cuenta que hay muchísimos (pero muchísimos) más casos que no se están contabilizando
Aceptando que esto es cierto tanto para los días anteriores como para los que vienen delante podemos considerar los datos actuales como una muestra del total y afirmar que los tiempos de duplicidad o la tasa de multiplicación (están relacionados) seguirán siendo correctos (ya que al fin y al cabo es un cociente, tanto da 2/10 que 20/100)
#48 No necesariamente, si no conoces cual es el total de infectados reales, como puedes asumir que el cociente es el mismo? Como ejemplo:
A 25-3 imagina q en vez de 47k hay 470k, sin embargo no puedes asumir que a 26-3 con 56k hay 560k. Podrían ser más de 560k como menos. A lo mejor no varía mucho, pero el mismo cociente exactamente no va a ser si desconoces los casos reales diarios así como su crecimiento, porque no se está testeando ni controlando todo. A lo mejor me equivoco pero vaya.. yo creo q su lógica tiene no? XD Que no digo que los números estén mal, esos números están bien en base a los números oficiales, pero eso no quiere decir q eso sea la realidad.
#50 La idea es que si asumimos que el porcentaje de gente grave, que por lo tanto va al hospital y es testeada positivo, se mantiene constante (cosa que tiene bastante sentido), entonces se puede interpretar el número de casos registrados como una muestra equivalente del número de casos reales. La forma de la curva será la misma, solo que saldrá una curva más pequeña. Como lo que nos interesa es saber cuando se estabiliza esta curva, realmente la cantidad de casos exacta no nos interesa, solo su tendencia. Espero haberme explicado xd
A los pacientes con síntomas evidentes de coronavirus se les dejará de hacer las pruebas, se asumirá que tienen coronavirus y tratará en consecuencia, pero no se reflejará en las estadísticas. Por lo que la sección de nuevos casos, si ya era poco relevante, ahora lo dejará de ser más.
#50 Es lo que dice #51, obviamente no es exacto pero generalmente está muy bien encaminado. Es lo que se conoce como muestreo en estadística.
Yo por eso en general me intento fijar siempre en el tiempo de duplicación (en particular de muertes) como el indicador a seguir, que me parece el más 'real' teniendo en cuenta que hay muchísimos casos que no vemos.
#51 Explicarte te has explicado perfectamente pero, pregunta, si el porcentaje de letalidad baila entre 0,2% y 2% en teoría que justifica que el porcentaje de gente grave se mantenga constante? Entonces todo se sostiene en base a la premisa de asumir que el porcentaje de gente grave es siempre el mismo y por mucho sentido que tenga, que lo tiene, yo no tengo claro que eso tenga q ser necesariamente cierto, no? A lo que voy es que mientras no se den números reales, todo son cálculos y resultados en base a números oficiales, pero eso no necesariamente va a plasmar la realidad. Cada persona y cada cuerpo es un mundo, y no todos van a evolucionar igual como tendencias, a lo mejor un día tienes un huevo de gente que de repente empeora su condición muchísimo y toca meterlos en la UCI, y al día siguiente entran la quinta parte en la UCI, y al dia siguiente el triple del primer día, serían datos oficiales pero eso no quiere decir que sea un dato fiable como para hacer una tendecia no? Al final es una enfermedad + cuerpos humanos y predecir la evolución de la misma es un poco lotería porque cada enfermo es un mundo y no todos van a evolucionar igual. Va más por ahí mi pregunta, sorry por el tocho y gracias por tu explicación x)
#55 Vale voy a intentar explicarlo a ver si lo aclaro:
Sabemos que ahora mismo solo se están testeando los casos que llegan graves a los hospitales, los leves aunque tengan síntomas únicamente les dicen que se queden en casa. Esto es algo que sabemos que es cierto. Por tanto, podríamos asumir que únicamente cierto porcentaje(que llamaremos P) de los infectados reales se testean y se manifiestan en la gráfica.
Ahora bien, teniendo este porcentaje P de infectados graves/infectados totales, qué nos hace pensar que se mantiene constante?
Pues bien, asumamos que esta gravedad viene de una multitud de factores de riesgo(que llamaremos R), que podrían ser immunodeficiencia, edad, problemas cardíacos, etc. De manera intuitiva, sabemos que esta condición estará aleatoriamente repartida entre la población, con algunas pocas excepciones triviales como residencias de ancianos, etc. Esta población de riesgo R tendrá una proporción con respecto a la población total T, que llamaremos G (G = R/T). Esta proporción es igual a la probabilidad de que un caso aleatorio pase a ser un caso grave, y por lo tanto, un caso testeado y reflejado en los datos.
Ya que las dos variables que definen G son independientes al número de casos (reales o no), podemos afirmar que G se mantiene constante a lo largo de toda la pandemia.
Ahora que hemos demostrado que G se mantiene constante, cómo extrapolamos esto a asumir que P también lo hace? El virus, por su naturaleza, infecta de manera casi homogénea y aleatoria, por lo tanto es seguro asumir que si el virus infecta a X personas, un porcentaje G de estos infectados serán parte de esta población de riesgo y, por lo tanto, serán casos graves. Por lo tanto, sabiendo que solo se testean los casos graves, estamos diciendo que solo el porcentaje G de los casos reales se verán reflejados en la gráfica. Si volvemos al primer párrafo vemos que esta es precisamente la definición que le habíamos dado a P y, por tanto, si G es constante P también deberá serlo.
Esto ocurre porque el subconjunto de población infectada no es más que un muestreo de la población total, y como en cualquier muestra de un tamaño lo suficientemente grande, las proporciones de población del conjunto total y la muestra deberán ser prácticamente iguales.
Finalmente, hagamos algo de mates:
Sabemos que P es la proporción entre casos graves (CG) y casos leves (CL) y que la suma de estos son los casos totales (CT).
Por tanto, escrito en manera de fórmula:
P = CG/CL
CT = CG+CL
Asumiendo que los casos de los que se informa diariamente son únicamente CG, podemos extrapolar a CT de la siguiente manera:
Si vemos en los datos que CG está disminuyendo, por ejemplo en un 20% con respecto al día anterior, tenemos lo siguiente:
CG(hoy) = 0.8CG(ayer)
Por tanto:
P(ayer) = CG(ayer)/CL(ayer) ; CT(ayer) = CG(ayer) + CL(ayer)
P(hoy) = 0.8CG(ayer)/CL(hoy) ; CT(hoy) = 0.8CG(ayer) + CL(hoy)
Ahora vemos que, aunque no sepamos los casos leves nuevos hoy, ya que P debe mantenerse constante, la única opción de que esto se cumpla es lo siguiente:
P(hoy) = 0.8CG(ayer)/0.8CL(ayer)
Lo que implicaría lo siguiente:
CT(hoy) = 0.8CG(ayer) + 0.8CL(ayer)
Que si simplificamos queda:
CT(hoy) = 0.8[CG(ayer)+CL(ayer)]
Por tanto:
CT(hoy) = 0.8CT(ayer)
De esta manera vemos que, si los casos reportados indican una disminución de un tanto por ciento, aunque estos no sean la totalidad de los casos, es seguro asumir que los casos totales también han disminuido en el mismo porcentaje.
Espero que esto lo haya dejado más claro, creo que me he expresado mejor.
#57 Tendria su logica si se estubiesen testeando todos los casos graves. El problema es la falta de test. Tenemos ahora mismo casi 4600 casos en UCI y vemos todos los dias como aparecen cadaveres en residencias de ancianos a los que no se les hacen test y no entran en las estadisticas de muertos por Covid.
#59 La proporción de casos graves testeados/casos graves reales no es relevante para el cálculo de la trayectoria de la curva, únicamente para su magnitud. Lo que intento decir es que lo que nos interesa no es el número real de casos, si no su tendencia, y esta tendencia se puede calcular de manera relativamente fiable sin una muestra excesivamente grande.
Está claro que la cantidad de muertes y casos es muchísimo más grande de lo que se nos dice, pero al menos los datos que nos dan sí que son válidos para calcular la tendencia de la pandemia en nuestro país. Otra cosa es calcular la cantidad de muertes reales que hay o habrán, eso sí que es imposible de saber a ciencia cierta.
En resumen, si miras esto que acabo de hacer un poco cutre por paint la idea se entiende mejor:
Imagina que los puntos rojos son casos graves, los amarillos casos leves y los azules poblacion sana. Si te fijas la proporción de puntos rojos/puntos amarillos es la misma dentro del círculo que en total, igual que la proporción de puntos rojos y amarillos/puntos totales. O al menos eso he intentado, que está hecho por paint xd.
Pues en España pasa lo mismo, aunque solo se hayan testeado una parte de los casos graves reales, esta proporción se mantiene en la población total, lo que te permite calcular el pico de la gráfica aunque no tengas ni idea de los casos totales reales. Por ejemplo:
La curva verde es la que nosotros sabemos con los datos que tenemos, las curvas rojas son las que podrían ser las reales. Como se puede ver, a partir de los datos, no podemos saber lo grande que es la curva real pero sí sabemos donde ocurrirá el pico.
Espero haberlo aclarado.