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¿Para quién funcionan realmente los “verificadores de hechos” de Covid?

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Hace poco me encontré con dos tuits que me llamaron la atención.

Aquí está el primero del director de los CDC:

Y aquí está el segundo, de hace un par de meses:

Juntos me hicieron pensar. ¿Qué tienen en común? ¿Qué nos dicen sobre el estado de la comunicación pública de la ciencia?

Comencemos con el del Dr. Walensky. No sé cómo expresarlo educadamente, pero es una mentira, y verdaderamente increíble.

En primer lugar, si fuera cierto, significaría que el enmascaramiento fue más efectivo que la vacuna J&J (inverosímil). En segundo lugar, tenemos datos reales de ECA por conglomerados de Bangladesh que muestran un 11 % (reducción del riesgo relativo). Esto ocurrió en un juicio masivo en el que se proporcionaron máscaras de forma gratuita y se alentó. Incluso aquí, solo las máscaras quirúrgicas funcionaron, y la tela no, y no tuvo ni cerca de este tamaño de efecto. La idea de que las máscaras podrían reducir la posibilidad de infección en un 80% es simplemente falsa, inverosímil y no puede respaldarse con datos confiables.

El matemático Wes Pegden dijo esto al respecto, ¡y Wes tiene razón!

Sin embargo, por lo que puedo ver, ninguna organización ni Twitter han verificado este tweet y lo han etiquetado como engañoso. Es una mentira que se nos permite decir.

Ahora pasemos a la afirmación de verificación de hechos de AP. Aquí es donde las cosas se ponen interesantes.

Hay dos tipos de sobrevivientes de COVID19: aquellos que tienen una recuperación documentada de sars-cov-2 (ya sea PCR, antígeno o serología + pruebas) o aquellos que se han identificado a sí mismos como una recuperación de sars-cov-2 (dijeron que lo tenían).

Cuando se trata del primer grupo, sabemos con confianza que la posibilidad de que se vuelvan a infectar y se enfermen gravemente es muy, muy baja, y mucho menor que la de las personas que aún no han tenido y se recuperaron de COVID19 (esto se llama inmunidad natural). Los datos que respaldan esto son masivos y bastante seguros. Los datos de anticuerpos no vienen al caso: nos preocupa que la cosa en sí misma se enferme.

Entonces, ¿estas personas (las que se recuperaron) se benefician de la vacunación? Los datos actuales son únicamente de observación, y eso es un gran problema. Si compara a las personas en recuperación que optaron por recibir la vacuna frente a las que optaron por no recibirla, está comparando tipos de personas muy diferentes. Su comportamiento y apetito por correr riesgos (salir a lugares concurridos) también pueden ser diferentes. Sabemos que ambos grupos tienen tasas muy bajas de reinfección, pero las comparaciones directas para evaluar la eficacia de la vacuna después de la recuperación son complicadas.

La respuesta correcta sería realizar un ECA de vacunación entre los que se recuperaron. Podría tener 3 brazos. No más dosis; 1 dosis, o 2 dosis. Podría ser grande (después de todo, millones se han recuperado) y potenciado para buscar tasas de enfermedad grave. En ausencia de esto, los expertos especulan en gran medida.

Esto es lo que me sorprende: vivimos en un mundo en el que el director de los CDC puede decir algo que es falso, inventado y ninguna institución dirá lo contrario. Al mismo tiempo, las principales y venerables instituciones de verificación de hechos afirman literalmente como un hecho algo que, en el mejor de los casos, no está probado.

No importa cómo te sientas acerca de estos temas; estos son tiempos peligrosos. La verdad y la falsedad no son una cuestión de ciencia sino de poder cultural: la capacidad de proclamar y definir la verdad. Si esto continúa, se avecinan tiempos oscuros. Algún día pronto, puede que no nos guste quién define la verdad.

republicado de la blog del autor.



Publicado bajo un Licencia de Creative Commons Atribución Internacional
Para reimpresiones, vuelva a establecer el enlace canónico en el original Instituto Brownstone Artículo y Autor.

Autor

  • Vinay Prasad

    Vinay Prasad MD MPH es hematólogo-oncólogo y profesor asociado en el Departamento de Epidemiología y Bioestadística de la Universidad de California en San Francisco. Dirige el laboratorio VKPrasad en la UCSF, que estudia medicamentos contra el cáncer, políticas de salud, ensayos clínicos y una mejor toma de decisiones. Es autor de más de 300 artículos académicos y de los libros Ending Medical Reversal (2015) y Malignant (2020).

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