Datos sobre COVID-19. Importancia del análisis reflexivo y contextualizado

Hoy os dejamos con un artículo de Jesús Rey y Victor Ladero socios fundacionales de la Asociación Española para el Avance de la Ciencia (AEAC) en el que nos hablan sobre la importancia de contextualizar los datos y analizarlos de forma reflexiva, especialmente en estos momentos que son tan importantes para la toma de decisiones informadas que nos ayuden a lograr una desescalada exitosa.

En estos días asistimos entre preocupados y perplejos a algunos de los usos de la cifras sobre la COVID-19. Despojadas de su contexto podrían trivializar los factores que explican sus causas y consecuencias. Un repaso a las informaciones sobre la pandemia nos permite leer o escuchar expresiones como “líder mundial en contagios”, o que cierto país “está situado en el primer puesto” o “sigue en cabeza”, con tantos miles de personas contagiadas o fallecidas.

Estos usos del lenguaje ejemplifican utilizaciones de las estadísticas descontextualizadas y exentaos de reflexión. Bien es cierto que, por otro lado, multitud de analistas intentan profundizar en el cómo y porqué de esas cifras y de sus previsibles consecuencias, y se preocupan por extraer conclusiones.

Convendría que nos habituáramos, como actores y a la vez espectadores de esta realidad, a observar las cifras con actitud reflexiva, analítica, crítica. A no conformarnos con los datos en bruto. Y a exigir a los expertos, políticos y comunicadores un desempeño similar.

A mayor abundamiento, sabemos de la limitada fiabilidad de los datos sobre la pandemia, ya que no es fácil obtenerlos con exactitud y precisión. La experiencia nos enseña que cualquiera que sea el fenómeno que se analiza, existen incluso distintos modos de medirlo y de contabilizar los resultados que se derivan de él.

Las cifras que nos llegan de las distintas partes del mundo dificultan cualquier comparación, debido a la ausencia de criterios consensuado para contabilizar las personas afectadas por el coronavirus. Por ejemplo, algunos países solo cuentan las muertes ocurridas en hospitales; otros incluyen, además, las acaecidas en el domicilio o en las residencias de mayores. La gran mayoría, incluida España, solo contabiliza las muertes de personas con un diagnóstico confirmado, pero los diferentes tests disponibles y los sesgos en las pruebas favorecen las discrepancias. En España la contabilidad se complica por el diferente criterio que emplean las Comunidades Autónomas. Ante esta disparidad de datos, las comparaciones entre países resultan controvertidas y las acusaciones de ocultar la verdad o de desinformar resultan infundadas y son poco provechosas.

La importancia del análisis contextualizado de los datos

Desde aquí queremos reivindicar la importancia decisiva de contextualizar los datos, de situarlos en su entorno físico o de situación, político, histórico, cultural o de cualquier otra índole.

Los datos, ahora y siempre, requieren de una aproximación desde nuestra innata curiosidad, pero también y sobre todo desde el análisis reflexivo, crítico, contextualizado y comparado. Debemos preguntarnos cuáles son los elementos que explican la variabilidad de la cifras de personas contagiadas, fallecidas y sanadas, y de las tasas de mortalidad y letalidad, entre distintos territorios.

Son diversos los factores subyacentes en las cifras y múltiples las variables que contribuyen a explicar sus causas y consecuencias. Sin ánimo de exhaustividad, cabe ilustrar algunos de ellos.

Influyen factores geográficos que acrecientan el aislamiento de las poblaciones. Estos probablemente contribuyan a explicar la reducida tasa de mortalidad comunicada hasta el momento en islas como Islandia o Hong Kong, o en Grecia (aislada tras el conflicto migratorio con Turquía por un lado y con Europa indirectamente por otro). O la escasa diferencia entre defunciones observadas y estimadas en regiones españolas como Asturias o Cantabria (aislamiento geográfico por orografía) o las islas Canarias o Baleares.

Son también relevantes factores demográficos como la pirámide de edad de la población, su densidad o su estructura social. Se ha dicho que el coronavirus no distingue clases, fronteras ni razas, pero lo cierto es que su letalidad se ceba en los más vulnerables y los marginados.

Incluso el urbanismo es un factor a tener en cuenta. Las probabilidades de contagio y las consecuencias de las medidas de confinamiento para la salud física y mental no serán iguales para los ocupantes de infraviviendas en un suburbio de una gran ciudad o de una habitación interior en un piso compartido, que para los habitantes de un piso luminoso o una vivienda unifamiliar en esa misma ciudad. La COVID-19 quizás no entienda de desigualdades, pero las agrava.

Y qué decir de la estructura económica, en aspectos como el peso relativo del sector turístico, que afecta a la movilidad de la población, uno de los factores más determinantes en la expansión del virus. O el esfuerzo dedicado a investigación, que constituye un condicionante de primer orden. No parece casual que muchos de los países en los que el impacto del coronavirus ha podido ser rápidamente contenido se caractericen por su apuesta por la investigación. Por ejemplo, Corea del Sur invierte en I+D un 4,5% de su PIB, Alemania el 3,1%, China el 2,2%, Islandia el 2% y España un raquítico 1,2%.

Lamentablemente, el modelo de sistema social de atención a los mayores se está erigiendo como un elemento ineludible a la hora de explicar los datos. Asistimos con una mezcla de estupor e impotencia a la elevada afectación que ha tenido la COVID-19 en residencias de mayores, cuyos efectos ya se han visto en distintos países de toda Europa. Analizar en qué medida han podido contribuir a esta situación las fragilidades de los modelos de cuidado en estos centros residenciales, y realizar un estudio comparado con otros modelos de asistencia con mayor énfasis en el cuidado domiciliario, es una obligación que debemos a nuestros mayores presentes, y que nos debemos como sociedad y como futuros mayores.

La adecuada consideración y comprensión de estos factores será asimismo indispensable para determinar cuándo y cómo se podrá llevar a cabo el levantamiento de las medidas de confinamiento. Una vez más, la contextualización y análisis reflexivo de los datos nos permitirá tomar decisiones informadas acerca de las condiciones en que podamos abordarlo minimizando los riesgos.

Un claro ejemplo del delicado equilibrio de factores que intervienen en la propagación de una pandemia, de cómo se interrelacionan y cómo evolucionan, es el de Singapur. Elogiada por su respuesta temprana al coronavirus, su situación actual ha sufrido un vuelco. Las primeras explicaciones apuntan a factores demográficos, socioeconómicos y urbanísticos.

En definitiva, no se pueden comparar las cifras sin tener en cuenta los factores de contexto. Los científicos, como muchos otros profesionales, lo saben bien. Su trabajo conlleva el compromiso y responsabilidad de prestar una escrupulosa atención a describir con exactitud y precisión cómo y en qué condiciones han obtenido y analizado sus datos y resultados.

“Explíquenoslo de una forma muy sencilla, para que lo entendamos todos”: es un lugar común en muchas entrevistas a expertos en los medios de comunicación. Los ciudadanos tenemos el derecho a que se nos den explicaciones claras y razonadas, sin prejuzgarnos como individuos faltos de instrucción y conocimientos, cuando no poco interesados. Pero por otra parte es nuestra responsabilidad adoptar una conducta proactiva para mantenernos informados, una actitud crítica para filtrar y discernir las informaciones relevantes, contrastadas y fidedignas, y una postura vigilante para evitar la difusión de bulos y mentiras intencionadas.

Finalmente, al margen de las cifras, son fundamentales las lecciones aprendidas, la medida en que seamos capaces de acumular experiencia y extraer conocimiento de los datos que arroja la COVID-19, de incorporarlos a la inteligencia colectiva. Y para destilar aprendizajes es preciso analizar los contextos en que se desarrolla esta pandemia y los factores que explican sus causas y consecuencias.

**Agradecemos a Emilio Muñoz haber puesto a nuestra disposición su impulso y experiencia durante la redacción de este artículo.

Jesús Rey es investigador del CSIC y socio fundacional y miembro de la Junta Directiva de la Asociación Española para el Avance de la Ciencia (AEAC)

Victor Ladero es investigador del CSIC y socio fundacional de la Asociación Española para el Avance de la Ciencia (AEAC)

Una versión editada de este artículo ha sido publicada en The Conversation con el título «No todos los datos son iguales: la importancia del contexto en la información sobre la pandemia«