En un hilo de Twitter, el experto comparó los casos positivos per cápita y la mortalidad entre México y Estados Unidos, y explicó que este indicador sólo refleja "un diagnóstico insuficiente y un tratamiento deficiente", por lo que sugirió que se aumente el número de pruebas que se realizan.
Ciudad de México, 22 de junio (SinEmbargo).– México tiene un porcentaje de positividad a la COVID-19 del 56 por ciento, lo que representa una cifra mayor a la que se ha registrado en Nueva York, Madrid o Lombardia, según advirtió Eric Feigl-Ding, epidemiólogo y economista especializado en Salud de la Universidad de Harvard.
A través de su cuenta de Twitter, alertó que incluso en los peores periodos de contagios analizados en las zonas mencionadas, los índices de positividad nuca se acercaron al 50 por ciento, por lo que México "puede estar experimentando la COVID-19 sin precedentes".
"¡Santo cielo! Estoy llorando por México. ¡Más del 50 por ciento es el porcentaje de * POSITIVIDAD *! Más de la mitad de todos los que se hacen un examen son positivos. Incluso en los peores períodos de Nueva York, Madrid o Lombardía ... ¡nunca se acercaron al 50 por ciento de positividad! México puede estar experimentando sin precedentes", publicó el experto.
Luego de que se viralizara esa información, la etiqueta Harvard, ligada a Feigl-Ding, se convirtió este lunes en trending topic en México, debido a que los opositores a la estrategia del Gobierno federal han compartido profusamente el comentario del científico visitante del Departamento de Nutrición de la Universidad de Harvard, donde prevé una situación de mayor emergencia en el país.
Holy moly- I’m crying for MEXICO 🇲🇽. The over 50% is the *POSITIVITY* percentage!!! More than half of all who get a test are positive. Even in the worst periods of NYC or Madrid or Lombardy... they never approached 50% positivity!! Mexico may be undergoing unprecedented #COVID19. pic.twitter.com/1p7DaaHCVz
— Eric Feigl-Ding (@DrEricDing) June 21, 2020
"Antes del brote de coronavirus, tenía un par de miles de seguidores en Twitter; ahora tiene más de 165 mil, superando a casi todos los expertos en enfermedades infecciosas. Pero en el camino ha recibido duras críticas por parte de algunos epidemiólogos por opinar sobre cuestiones sobre las cuales, dicen, él sabe muy poco. 'Todos están muy frustrados con él y lamentan no habernos unido para desacreditarlo'", dijo un epidemiólogo al periódico The Chronicle of Higher Education.
"Otro lo llamó un 'tipo con cero antecedentes' en la investigación de enfermedades infecciosas que está 'escupiendo un montón de medias verdades'", se lee en el reportaje del periodista Tom Bartlett.
Varios epidemiólogos que fueron entrevistados para este artículo, afirmó Bartlett, hablaron con la condición de que no se usaran sus nombres. "Realmente no estoy buscando una reacción violenta", escribió uno en un mensaje. "No tengo 100 mil seguidores como él", agregó.
Uno de los investigadores de enfermedades infecciosas más prominentes del país, Marc Lipsitch, profesor de Epidemiología en Harvard y director del Centro para la Dinámica de las Enfermedades Transmisibles de esa universidad, no ocultó su desdén por los comentarios relacionados con el virus de Feigl-Ding, llamándolo repetidamente como un buscador de publicidad no calificado, añadió el autor de está pieza que pone en duda si Feigl-Ding sabe realmente de lo que está hablando.
En un tuit del 19 de marzo, plantea la publicación de The Chronicle, Lipsitch se refirió a Feigl-Ding como un "charlatán que explota una conexión débil para la autopromoción". En ese hilo, citó el análisis de Feigl-Ding sobre el coronavirus como "80 por ciento de sabiduría convencional repetitiva, 20 por ciento que promueve la pseudociencia de la locura y 100 por ciento derivado".
El autor expuso que Feigl-Ding, quien recibió su doctorado en Epidemiología y Nutrición de Harvard en 2007, tiene una residencia temporal y no remunerada como científico visitante en el departamento de Nutrición y no en el departamento de Epidemiología de esa universidad. Esos nombramientos, aclaró, son generalmente por un año.
4) I’m seeing comments from people who either don’t understand % positivity or state that it doesn’t mean anything other than restricted testing to those with symptoms. Some have a misunderstanding, and some are outright wrong. Let’s clear it up below...
— Eric Feigl-Ding (@DrEricDing) June 22, 2020
"Una fuente de Harvard con conocimiento de la situación dijo que a Feigl-Ding 'se le había pedido muchas veces que dejara de promocionarse a sí mismo por tener conocimientos especializados'. (Un portavoz de la universidad se negó a comentar sobre el estado de Feigl-Ding)", agregó Tom Bartlett en su investigación titulada "Este epidemiólogo de Harvard es muy popular en Twitter. ¿Pero sabe de qué está hablando?".
En su polémico hilo de Twitter, el experto comparó los casos positivos per cápita y la mortalidad entre México y Estados Unidos, y explicó que este indicador sólo refleja "un diagnóstico insuficiente y un tratamiento deficiente", por lo que sugirió que se aumente el número de pruebas que se realizan.
Aclaró que este porcentaje de positividad no es consecuencia de que las pruebas del SARS-CoV-2 estén limitadas y que sólo se apliquen a personas que presentan los síntomas más conocidos.
Puso de ejemplo a Italia, la cual también tuvo un periodo de restricción de pruebas y aún así "nunca el país en su conjunto estuvo cerca de acercarse al 50 por ciento de positividad".
"La positividad es una función de varias cosas: el número de casos, y volumen de prueba dividida entre la disponibilidad y qué tan tarde se están haciendo las pruebas. [...] El estado de Nueva York en su conjunto nunca superó el 50 por ciento. Entonces, qué México alcance el 56 por ciento para todo un país mientras tanto es una locura. ¡Debe probar más! La epidemia se reproduce de forma poco engañosa", tuiteó Eric Feigl-Ding.
Asimismo, destacó la utilidad de este indicador, ya que muestra los casos divididos por pruebas y este permite evidenciar "la relativa falta de pruebas/gravedad".
"Por lo tanto, ninguna estadística individual es perfecta: todas deben leerse en el contexto de la población, el volumen de prueba y la eliminación de esfuerzos. [...] La tasa de positividad es un 'proxy decente para la gravedad'", escribió.
8) hence, no single statistic is perfect - they all need to be read in context of population, testing volume, undertesting. What % positivity shows is relative lack of testing/severity. South Korea had 2% positivity, as did others. Positivity rate is a “decent proxy for severity” pic.twitter.com/O9Tl7P6wQI
— Eric Feigl-Ding (@DrEricDing) June 22, 2020
Añadió que la principal ventaja de realizar "pruebas agresivas", como lo ha hecho Corea del Sur, es que se puede detener o cortar la cadena de transmisión.
"Las pruebas agresivas tempranas + el rastreo de contactos es la capacidad de detener la cadena de transmisión. Si prueba demasiado tarde, no podrá detener la cadena de infección. Pero con pruebas y rastreo rápidos, ¡puedes!", dijo el economista y epidemiólogo.
12) The main advantage early aggressive testing + contact tracing is the ability to stop transmission chain. If you test too late, you won’t be able to stop the ‘ALICE=>BOB=>CAROL’ chain of infection below. But with fast testing and tracing, you can! pic.twitter.com/LpbYtXc6sO
— Eric Feigl-Ding (@DrEricDing) June 22, 2020
Además, subrayó que es importante el tiempo en que las pruebas se realicen, ya que se focalizará y evitará que la persona contagiada incremente su red de contactos.
"También es extremadamente importante considerar no solo CUÁNTO PRUEBAS, sino CUANDO lo pruebas. Las pruebas tempranas son críticas. Las pruebas tempranas detienen una epidemia antes de que se descontrole", expuso.
16) Also it’s extremely important to consider not just HOW MUCH YOU TEST, but WHEN you test. Early testing is critical. Early testing stops an epidemic before it rages out of control. US was late to start testing. Italy did similar testing to New Zealand but 🇮🇹 was late lockdown. pic.twitter.com/Vo07X7XHcH
— Eric Feigl-Ding (@DrEricDing) June 22, 2020
CONTAGIOS DE COVID-19 EN MÉXICO
En el día 21 de la nueva normalidad, el número de muertes por el nuevo coronavirus ascendió a 21 mil 825, mientras que los casos confirmados acumulados suman 180 mil 545, de los cuales, 24 mil 225 están activos.
De acuerdo con el reporte diario de la Secretaría de Salud (Ssa), la Ciudad de México encabeza la lista de entidades con el mayor número de casos confirmados, seguida del Estado de México, Tabasco, Veracruz y Baja California.
La Ciudad de México reportó 42 mil 479 casos confirmados; el Estado de México, 28 mil 505; Tabasco, 8 mil 389; Veracruz, 8 mil 121; Baja California, con 7 mil 790; y Puebla, con 7 mil 643.
En cuanto a los 24 mil 225 casos activos, la mayoría se ubica en la capital del país, seguida del Estado de México, Puebla, Guanajuato, Tabasco y Veracruz.
Alomía Zegarra puntualizó que hasta el momento existen mil 892 defunciones sospechosas de estar relacionadas con la COVID-19.
Sobre los decesos, la Ciudad de México encabeza el listado, seguida del Estado de México, Baja California, Veracruz, Sinaloa, Puebla, Tabasco, Guerrero, Chihuahua, Hidalgo y Morelos.
Alomía Zegarra puntualizó que el aumento de mil 044 muertes por COVID-19 no corresponden a las últimas 24 horas, sino principalmente en el mes de mayo y en las primeras dos semanas de junio. De este total, 908 ocurrieron en el Instituto Mexicano del Seguro Social (IMSS), 77 en unidades de las Secretaría de Salud y 59 en otros hospitales.
¿CUÁNDO DEBE REALIZARSE LA PRUEBA?
El Subsecretario de Prevención y Promoción de la Salud, Hugo López-Gatell Ramírez, dijo el 18 de junio que el momento ideal para realizar una prueba de coronavirus es entre el quinto y el séptimo día posterior al contacto con una persona contagiada.
La aclaración surgió en la ronda de preguntas por parte de la prensa y el funcionario precisó que los días que se deben dejar pasar antes de realizarse la prueba es para evitar falsos negativos.
“El virus SARS-CoV-2, cuando entra al organismo, empieza a replicarse. Si yo hago la prueba a los 25 minutos de que alguien posiblemente me contagió, la prueba va a salir negativa. Si me la hago al día siguiente, alta probabilidad de que siga siendo negativa. Si me la hago al día dos y al día tres, y hay un tiempo específico que está precisamente entre el día tres, con todavía baja probabilidad, y el día siete, con una probabilidad mayor. El ideal es entre el día cinco y el siete para hacer la prueba”, explicó.
Agregó que la cantidad o proporción de falsos negativos (pruebas que salen negativas cuando en realidad sí existía la infección) es muy alta si la prueba se toma tempranamente, “luego se reduce cuando la prueba se toma en el tiempo ideal y luego vuelve a aumentar si ya pasó demasiado tiempo y el virus se empieza a eliminar por el sistema inmune”.
