Data at the Forefront

Autor: José A. Bartolomei-Díaz, Ph.D. – Epidemiólogo y Científico de Datos

La mera observación de casos… no es epidemiología. La epidemiología es una ciencia compleja que necesita datos y métodos estadísticos para poder estudiar un problema de salud pública. Por ejemplo, el mapa desarrollado por Outcome Project, presentado arriba, indica la distribución geográfica de las tasas crudas por cada 10 mil individuos con casos positivos de COVID-19. Podemos observar que los municipios de Quebradillas y Guaynabo tienen mayor número de casos por cada 10 mil habitantes comparado con otros pueblos.  

A base de este análisis podemos generar preguntas tales como: ¿se están realizando más pruebas en esos municipios?  o ¿existe una mayor tasa de infección? Esto es un hallazgo que hubiera sido imposible observar utilizando sólo el número de casos.  

Mas allá del conteo de casos, el estudio espacial-temporal de una enfermedad debe contener estadísticas que provean estimados de riesgo. Uno de estos estimados de riesgo puede ser el cálculo de tasas ajustadas por género y edad utilizando el método indirecto de ajuste de tasas. Luego hay que reconocer que estas tasas se ven afectadas por auto-correlaciones y heterogeneidad en las varianzas las cuales hay que tomar en consideración en un análisis robusto.  Finalmente, reconocer que estamos lidiando con procesos estocásticos y que cada modelo hay que evaluarlo consistentemente.

Desafortunadamente, la falta de datos completos, accesibles y actualizados no permiten a la comunidad de expertos implementar los métodos estadísticos adecuados para evaluar la distribución geográfica ni temporal del COVID-19 en nuestro país. 

Se exhorta al Departamento de Salud de Puerto Rico que haga público los datos crudos de muertes y casos positivos del COVID-19 con las siguientes variables: fecha del evento, lugar de residencia y municipio donde se le realizó la prueba, género y edad. Mientras más información se recopile será mejor para combatir este virus.

José A. Bartolomei Díaz es doctor en epidemiología. Es el fundador y principal ejecutivo de Outcome Project, una compañía de ciencias de datos cuya misión es mejorar las capacidades para la toma de decisiones basadas en datos dentro de la industria de la salud.

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