Es engañoso que, según la UCLA y Stanford, el riesgo de fallecer por COVID-19 “es de 1 en 19.1 millones”
Una publicación de Facebook indicaba que un estudio de la Universidad California de Los Ángeles (UCLA) y de la Universidad Stanford había concluido que los riesgos de fallecer por la enfermedad del nuevo coronavirus era “mucho menor” de lo que los expertos previeron.
Según publicaciones en las redes sociales, médicos como Anthony Faucci eran “responsables” de la “declaración de una falsa pandemia”. La acusación se basó, supuestamente, en los resultados de un estudio elaborado por la Universidad Stanford y la Universidad California de Los Ángeles (UCLA). Sin embargo, dichos resultados fueron tergiversados.
“Científicos de las universidades de UCLA y Standford afirman que los datos de infección y fallecimientos no reflejan la amenaza propagada por las instituciones de sanidad en los Estados Unidos”, decía el post del 8 de septiembre. La publicación compartida más de 100 veces en Facebook afirmaba que “para una persona de entre 50 y 64 años”, los riesgos de morir por COVID-19 “eran de 1 entre 19.1 millones”.
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La publicación se basaba en un reporte de One America News Network titulado “UCLA, Stanford study finds for average 50-64 year old, chances of dying from COVID-19 are 1 in 19.1M”, adjudicado a Pearson Sharp.
La nota afirma que (1) “investigadores médicos de la UCLA y la Universidad de Stanford encuentran que las posibilidades de contraer o morir a causa de la COVID-19 son mucho más bajas de lo que se pensaba anteriormente”, que (2) “para una persona promedio entre 50 y 64 años las posibilidades de contraer el virus y necesitar hospitalización son de 1 en 852.000 y, para esa misma persona, el riesgo de morir por el coronavirus es de 1 en 19 100 000” y que (3) “estas cifras provienen de una revelación del propio CDC que de todas las muertes atribuidas al coronavirus, solo el 6% en realidad murió a causa del virus en sí, el otro 94% tenían condiciones médicas subyacentes”, lo cual es falso.
El estudio en mención —Estimation of Individual Probabilities of COVID-19 Infection, Hospitalization, and Death From A County-level Contact of Unknown infection Status— fue publicado en Med Archive. Es un artículo preeliminar que no ha sido revisado por pares. Es decir “no se debe confiar en ellos para guiar la práctica clínica o el comportamiento relacionado con la salud", tal como lo explica la misma revista.
Captura del estudio: Estimación de las probabilidades individuales de infección por COVID-19, hospitalización y muerte por contacto a nivel de condado con estado de infección desconocido. Fuente: medRxiv.
Rajiv Bhatia, uno de los autores del estudio, le dijo a Verify de WUSA90 que la interpretación difundida en redes sociales era una “tergiversación” de la investigación. Por otro lado, el documento todavía se estaba revisando.
La “revisión por pares” (peer review) es un proceso en el que otros investigadores evalúan la calidad del trabajo publicado. Dentro de este existen varias etapas, detallaron Andre Spicer, profesor de conducta organizacional en la Universidad de Londres y Thomas Roulet, investigador de la Universidad de Oxford en un artículo publicado en The Conversation.
La primera es la evaluación documental. La segunda es la “revisión a ciegas” en la que evaluadores y autores no deben estar vinculados. En la tercera etapa, el artículo se revisa y se devuelve al autor para que este lo corrija hasta un resultado satisfactorio. Incluso, después de todo ese largo proceso, el artículo puede ser, finalmente, rechazado.
Los resultados del estudio revisados este 18 de septiembre contienen otras cifras. “Para una persona de 50 a 64 años, la estimación mediana de la probabilidad de una hospitalización a nivel de condado es 1 en 709.000 contactos de personas (rango: 177.000 a 10 200 000) y la estimación mediana de la probabilidad de una fatalidad a nivel de condado es 1 en 6 670 000 contactos de personas (rango 1 680 000 a 97 600 000)”, se indica.
Sin embargo, la razón de la investigación no era calcular el riesgo de contagio. “Nuestro objetivo es demostrar un método para estimar la probabilidad de una infección por COVID-19”, especifica el preprint. “Calculamos la probabilidad de una infección confirmada, hospitalización y muerte como resultado de un contacto personal”.
Rajiv Bhatia explicó a LeadStories que la metodología propuesta buscaba “predecir la probabilidad de resultados graves de un solo contacto de intensidad de exposición promedio y en una tasa de incidencia de casos sintomáticos particular”.
“La cifra de 1 en 19 millones proviene de un borrador anterior”, declaró al medio. “Dado que las pruebas ahora producen una gran cantidad de casos asintomáticos, ya no podemos evaluar el riesgo utilizando este método (...) y estamos revisando la metodología para tener en cuenta esto”.
PUEDES VER No, los CDC de EE. UU. no reportaron que “solo el 6% de muertes por COVID-19 son reales”
Es falso que, de todas las muertes atribuidas al coronavirus en EE. UU., solo el 6% fue causado por la COVID-19
En una publicación anterior ya desmentimos que los Centros de Control y Prevención de Enfermedades (CDC) de Estados Unidos informaron que “solo el 6%” había muerto por causa de coronavirus. En realidad, se trató la malinterpretación de un informe.
“Para el 6% de las muertes, la COVID-19 fue la única causa mencionada. Para las muertes con afecciones o causas además de COVID-19, en promedio, hubo 2,6 afecciones o causas adicionales por muerte”. En ninguna parte de la web oficial se dice que esos fallecimientos no están vinculados al nuevo coronavirus.
Fuente: Actualizaciones semanales por características demográficas y geográficas seleccionadas. CDC.
Conclusión
Si bien el estudio es real, sus hallazgos no son concluyentes y, tal como lo menciona la revista que lo publicó, no se puede considerar como “información establecida”. Por otro lado, la información sobre los CDC de Estados Unidos es falsa. Por lo tanto, calificamos el post como engañoso.
*Si desea saber si una publicación en las redes sociales es cierta o falsa, puede pedir a La República que compruebe la información. Envíe su solicitud al apartado Contacto o escríbanos a nuestro WhatsApp (+51 997 883 271).
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