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Las primeras estimaciones de la tasa de mortalidad estaban muy equivocadas

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[Jason Onke es coautor invitado en este artículo]

El Infection Fatality Ratio (IFR) estima el porcentaje de muertes en todos aquellos con una infección: los detectados (casos) y aquellos con enfermedad no detectada (asintomáticos y el grupo no probado).

El IFR se utiliza para modelar el número estimado de muertes en la población en general. Si es un número grande que se acerca al uno por ciento, entonces los resultados modelados pueden informar una cantidad alarmante de muertes, lo que proporciona el ímpetu para los bloqueos.

Al principio de la pandemia, el Imperial College London's Informe 9 modeló el impacto de covid basado en una publicación de Verity et al. el 13 de marzo de 2020, que estimó la IFR en 0.9 por ciento.

Esta IFR dio lugar a las estimaciones modeladas 'en una epidemia no mitigada, predeciríamos aproximadamente 510,000 muertes en GB y 2.2 millones en los EE. UU.' 

Los autores escribieron esto: “Sin embargo, la epidemia mitigada resultante aún probablemente resultaría en cientos de miles de muertes y los sistemas de salud (sobre todo las unidades de cuidados intensivos) se verían abrumados muchas veces. Para los países capaces de lograrlo, esto deja a la supresión como la opción de política preferida."

Un  publicación por investigadores de Stanford basados ​​en estudios de seroprevalencia en la era previa a la vacunación covid proporciona una estimación más sólida de la IFR. 

En 32 estudios, la mediana de IFR de COVID-19 se estimó en 0.035 % para personas de 0 a 59 años y 0.095 % para personas de 0 a 69 años.

Comparamos las dos estimaciones de IFR, lo que muestra que las estimaciones del Imperial College son mucho más altas que las de Stanford en todos los grupos de edad.   

La estimación de IFR en la etapa inicial de los brotes es tan propensa a errores que debería venir con una advertencia. Los estudios de anticuerpos brindan una comprensión más precisa de cuántas personas se han infectado y permiten una estimación más precisa de la IFR. Sin embargo, al principio de la pandemia, tales estudios no están disponibles—Verity et al. basó su IFR en datos chinos y solo 1,334 casos fuera de China continental. La tasa de letalidad se estimó en un solo caso grave en menores de 19 años.

En lugar de modelos y predicciones iniciales, una estrategia alternativa es analizar los datos a medida que surgen: averiguar qué está pasando. Hicimos esto y, para abril de 2020, escribimos que era cada vez más claro que el 'la estructura afectada por la edad no encaja con la teoría de la pandemia. "  

Las primeras estimaciones de IFR del Imperial College se sobreestimaron sustancialmente a través de las edades en comparación con los estudios de seroprevalencia de Stanford, más de diez veces en los menores de 19 años. Pero, ¿cómo se compara con los datos reales?  

El Imperial College predijo que el 81% de la población de GB se infectaría durante la epidemia. Para el 31 de diciembre de 2021, la encuesta de infección ONS estimó que el 81% de la población de Inglaterra tenía COVID-19. ONS informa 87 muertes registradas en 0 a 19 años en Inglaterra y Gales para esta fecha. 

Utilizamos estos datos para retrocalcular la IFR en los jóvenes de 0 a 19 años en función de 11.36 millones (81 % de la población) en este grupo de edad infectado a fines de 2021. Esto dio una estimación de IFR de 0.0008 % ( ver figura).

Las consecuencias de sobrestimar la IFR son profundas. Predice en exceso el número de muertes e influye en la toma de decisiones políticas sin considerar los efectos perjudiciales y de bienestar a largo plazo.  

Sobrestimar la IFR no es tan inusual. Por ejemplo, en la pandemia de gripe porcina, la IFR posterior a la pandemia se informó como 0.02 %, cinco veces menos que la estimación más baja durante el brote. 

Hay más problemas con la IFR a considerar. Primero, asume que todas las muertes con una prueba PCR positiva o covid en el certificado de defunción fueron causadas por el SARS-CoV-2. Este no es el caso, como hemos shown. El IFR tampoco tiene en cuenta las muertes hospitalarias o la compleja interacción de la multimorbilidad y la asignación de causalidad.  

An análisis distinguir la causalidad en menores de 18 años, a diferencia de aquellos que murieron por otra causa pero se infectaron coincidentemente, informó una tasa de mortalidad en menores de 18 años de dos por millón, lo que sugiere una IFR de 0.0002%, y covid es posiblemente la causa subyacente de muerte en sólo alrededor de una cuarta parte de los jóvenes cuando se registra en el certificado de defunción.  

Invocar el principio de precaución para el uso generalizado de restricciones basadas en predicciones catastróficas también subraya el malentendido de la base del principio: actúe solo cuando esté seguro de que los beneficios de sus acciones superan las consecuencias negativas. Entonces no existía tal evidencia, ya que los bloqueos ni siquiera estaban contemplados en los planes pandémicos existentes. 

Reenviado de la autora Substack



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Escritores

  • carl heneghan

    Carl Heneghan es director del Centro de Medicina Basada en la Evidencia y médico de cabecera en ejercicio. Epidemiólogo clínico, estudia a los pacientes que reciben atención de los médicos, especialmente aquellos con problemas comunes, con el objetivo de mejorar la base de evidencia utilizada en la práctica clínica.

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  • tom jefferson

    Tom Jefferson es tutor asociado sénior en la Universidad de Oxford, ex investigador en el Centro Cochrane Nórdico y ex coordinador científico para la producción de informes HTA sobre productos no farmacéuticos para Agenas, la Agencia Nacional Italiana para la Atención Médica Regional. Aquí está su website.

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