Seguimiento diario del Coronavirus

Hoy la cosa se va a ir a base de bien. Ya hay más de 300 casos nuevos y rozando los mil casos. Lo que se siembra se recoge.

1.008 casos, 25 muertos y seguimos en fase de contención, sin tomar medidas.

Saludos.

De momento habrá que conformarse con tímidas medidas. Me comentan que en Vitoria van a cerrar los colegios durante 15 días. El problema es que no sirve de nada si luego hay vía libre en todos los demás ámbitos. A lo sumo retrasar un poco la expansión. A los políticos les espanta el coste social que supondría hacer lo que toca.

Mira Mbmbmb, a mí me gusta discutir de ciencia pero hay un problema porque la ciencia está muy contaminada por la gente que va a demostrar su hipótesis en vez de a encontrar la verdad, lo que está detrás de la crisis de reproducibilidad y otros problemas de la ciencia que discutía en mi artículo "Rendimientos decrecientes y costes crecientes en una ciencia menguante.

Tu vienes aquí a tratar de convencer a yo-qué-se-quien de que la mortalidad del coronavirus es mucho más baja de las cifras que dan los expertos, y en ese empeño no te importa arrojar por la borda tu conocimiento estadístico, apoyarte en datos desconocidos y practicar selección de datos. No tengo más remedio que suspenderte.

La mortalidad sobre los casos detectados es de 3831x100/110110 = 3.48%
La mortalidad sobre los casos resueltos es de 3831x100/62356 = 6.14%
Debido a la diferencia temporal entre detección y resolución la mortalidad real sobre casos detectados obligatoria y necesariamente tiene que estar entre esos dos números. Es decir 4-5%.

Los casos se detectan bien por prueba molecular o bien por diagnóstico de placas de pecho. De ahí el problema del 13 de febrero cuando en Hubei se añadieron un montón de casos por un cambio de criterio de diagnóstico.

A diferencia de la gripe, donde solo se diagnostica a las personas que desarrollan la enfermedad, con el coronavirus se diagnostica a gente que no tiene la enfermedad, pero que por tener relación con alguien diagnosticado se le hace el test y da positivo. Es decir los casos incluyen gente sin síntomas. Obviamente no toda, pero nadie sabe a día de hoy cuanta gente ha sido infectada y no ha sido detectada en los países que tratan de detectar a todos los infectados. No sabemos si es un tercio, el doble o tres veces más y no podemos usar un dato que no tenemos.

Como a ti no te gusta el número de mortalidad que todo el mundo maneja vienes aquí a incordiar con tu hipótesis no apoyada en datos de que es mucho menor. Sabes estadística y sin embargo seleccionas un artículo donde con una muestra cien veces menor dan un dato del 1,4%. Hay dos artículos donde con una muestra de unos cien pacientes dan mortalidades del 11 y 15%, pero claro esos no te molan:
Clinical features of patients infected with 2019 novel coronavirus in Wuhan, China.
Epidemiological and clinical characteristics of 99 cases of 2019 novel coronavirus pneumonia in Wuhan, China: a descriptive study.

Tú sabes perfectamente que hay multitud de razones por las que una muestra puede presentar desviaciones en un parámetro con respecto a la población a la que pertenece. También sabes que si los casos detectados presentan un 3,4% de mortalidad, es IMPOSIBLE deducir que ese dato tiene que ser sensiblemente inferior porque un subgrupo, que son los casos detectados incluidos en ese estudio, presenten un dato inferior durante la duración del estudio. Y sin embargo esa es la deducción que tú haces debido a tu monumental sesgo. Y la demostración es que diferentes estudios con distintas muestras de esa población arrojan datos de mortalidad que van del 1,4% - 15%.

Como científico yo te diría que te aplicases duramente en el estudio del método científico. Como dijo Richard Feynman la persona más fácil de engañar del planeta es uno mismo. Pero dado que al parecer eres bastante mayor me ahorraré el consejo por inútil.

Nylo, yo consideré la posibilidad de que una exposición a una alta dosis de patógeno o multiples exposiciones a dosis bajas y medias de patógeno pudieran estar detrás de que la enfermedad fuera más grave, pero me hizo falta el dato de la baja mortalidad en el crucero, y el dato de que la recaída de algunos pacientes fuera letal para empezar a considerarlo seriamente. La respuesta inmunológica innata es la única que protege a los niños y la que nos protege a todos de patógenos nuevos, y es más fuerte cuanto más jóvenes somos, de ahí que los niños no enfermen gravemente. El problema es que la respuesta innata no aprende y por lo tanto si es lo único que tenemos, una re-infección o una recaída puede ser igual de seria o más que la primera vez.

Why are children 'missing' from coronavirus outbreak cases?
"El Dr. Andrew Pavia, jefe de la División de Enfermedades Infecciosas Pediátricas de la Universidad de Utah, dijo a Live Science en un correo electrónico. "Una hipótesis es que la respuesta inmune innata, que es la respuesta temprana que se dirige ampliamente a grupos de patógenos, tiende a ser más activa" en los niños, dijo."

Cuando la misma información te viene de distintos fenómenos el nivel de seguridad aumenta.

Es una hipótesis importante, porque lleva a protegerse del virus incluso si hemos dado positivo y estamos cuidando de alguien con forma severa de la enfermedad. Debemos protegernos de seguir recibiendo más carga viral SIEMPRE. Por si acaso.

También dicen que la media de tiempo en desarrollar neumonía desde el inicio de los sintomas de 3 a 5 días. Vamos, que si te pones muy malo te pones muy malo bastante rápido. No creo que utilizando el compuesto haya una diferencia muy significativa entre los que realmente se ponen muy enfermos (6,1%) , de los que puedo entender que algunos fallezcan más tarde, que contando la mortalidad (1, 4%). Contemos que todos los que estaban realmente muy enfermos terminaron muriendo, es un 6% en pacientes hospitalizados. Sabemos que (según los estudios más pesimistas) el 80% pasan la enfermedad de forma leve, es una mortalidad global del 1,2%.

La hospitalización al final se puede deber a múltiples causas, es casi más dependiente del tipo de sistema sanitario y social que de la situación del paciente. Que puedas mandar a alguien a su casa depende de la situación que tenga en su casa, y para esto la política de hijo único ha sido devastadora.

Pero vamos, que la interpretación que tu haces de los datos no la hacen los autores y desde luego no la han pedido los revisores del articulo, que han aceptado la publicación sin incluirla en la discusión.

Si, pero en el segundo artículo lo hacen en laboratorio, no en mundo real en humanos. De hecho es que en humanos no has puesto ni una sola referencia, y como sabes el tema de la especie es importante.

Con el VIH por ejemplo se sabe que la carga viral del sujeto infectante determina la capacidad de infección pero no se ha relacionado la carga viral del sujeto infectante con la evolución de la enfermedad en el sujeto infectado, por ejemplo. Desconozco que existan estudios en humanos que relacionen la cantidad de viriones con la rapidez o velocidad de la infección.

Sobre la importancia de la carga del patógeno, no podría estar más de acuerdo. Sin embargo cuando se nos ha metido miedo porque ciertos doctores de Wuhan en constante contacto con pacientes desde que se declaró la emergencia, que eran jóvenes y que no tenían patologías previas, habían muerto, nadie hizo alusión al tema de la carga del patógeno. Bueno sí, lo hice yo. No recuerdo si fue aquí pero lo hice. Los doctores son un grupo de elevado riesgo porque la probabilidades de que terminen con una carga de patógenos significativamente más grande son enormes, a poco que sean sólo ligeramente descuidados con las medidas de protección y desinfección. Así que el hecho de que se mueran doctores de 30-40 años de edad que han estado en continuo contacto con los pacientes del coronavirus desde el principio y que probablemente tratándose de China habrán tenido muy poco descanso en ese tiempo (el estrés y la falta de sueño reduce las defensas) no significa que exista un riesgo serio y real para la población general en esa franja de edad.

Utilizan una ventana temporal y un composite endpoint. Si no saben que pasó con los pacientes hospitalizados después de terminar el estudio, te puedes poner como te pongas pero no se puede defender que esa sea la tasa de mortalidad final. Sencillamente no lo saben.

En realidad que la tasa de mortalidad en hospitalizados sea del 1,4% o del 3,7% o del 5% es casi indiferente

Si la tasa de mortalidad en hospitalizados es indiferente no sé a qué viene toda esta discusión sobre este paper. Si tu quieres que la tasa de mortalidad sea el 0,5% pues la perra gorda para ti, pero en Italia están cayendo como moscas, y aquí ya 17 sobre 673, un 2,5%.

De lógica si, por supuesto, pero sabes mejor que yo que las hipótesis hay que demostrarlas empíricamente.

Y eso es lo que piensan que hacen en el segundo artículo enlazado: Conclusion In sum the presented data and considerations strongly suggest that strengthening the experimental investigations on innate immune reactions in dependency on the load of the invading pathogen or on the dose of PAMPs is highly warranted. In addition to location and time relations of innate immune responses the dependency on pathogen doses appears as a crucial fifth dimension of innate immunity. Tanto sus resultados experimentales como los datos de la literatura que analizan lo apoyan. Es más difícil apoyar que la cantidad de carga infectiva que recibes no es un factor. Igual puedes encontrar a alguien que lo diga.

Mmmm no. Para eso usan el compuesto, que es del 5% aproximadamente... En hospitalizados. Si ellos mismos lo dicen:

The absence of fever in Covid-19 is more frequent than in SARS-CoV (1%) and MERS-CoV infection (2%),20 so afebrile patients may be missed if the surveillance case definition focuses on fever detection.14 Lymphocytopenia was common and, in some cases, severe, a finding that was consistent with the results of two recent reports.1,12 We found a lower case fatality rate (1.4%) than the rate that was recently reportedly,1,12 probably because of the difference in sample sizes and case inclusion criteria. Our findings were more similar to the national official statistics, which showed a rate of death of 3.2% among 51,857 cases of Covid-19 as of February 16, 2020.11,24

De lógica si, por supuesto, pero sabes mejor que yo que las hipótesis hay que demostrarlas empíricamente.

The absence of fever in Covid-19 is more frequent than in SARS-CoV (1%) and MERS-CoV infection (2%),20 so afebrile patients may be missed if the surveillance case definition focuses on fever detection.14 Lymphocytopenia was common and, in some cases, severe, a finding that was consistent with the results of two recent reports.1,12 We found a lower case fatality rate (1.4%) than the rate that was recently reportedly,1,12 probably because of the difference in sample sizes and case inclusion criteria. Our findings were more similar to the national official statistics, which showed a rate of death of 3.2% among 51,857 cases of Covid-19 as of February 16, 2020.11,24

Perdón por ponerlo en dos partes, como digo me cuesta mucho copiar el texto.

Aquí lo explica. En realidad que la tasa de mortalidad en hospitalizados sea del 1,4% o del 3,7% o del 5% es casi indiferente, dado que solo representan el 20% de la población infectada según las estadísticas más pesimistas.

Si solo el 1,4% de la población hospitalizada fallece, además con un tratamiento con antivirales que hoy sabemos que probablemente no es el mejor disponible... La tasa de mortalidad global estará alrededor del 0,5% como mucho. Vaya , resulta que es un número muy similar al de Corea del Sur. Afortunadamente.

únicamente analizan los casos de los que tienen el resultado, que son unos 1000

¿Y como encaja eso con el hecho de que solo 9 se recuperaron y 1029 continuaron hospitalizados? ¿No murió ninguno de los que siguieron hospitalizados? ¿Qué raro, no? Definieron un principio y un fin del estudio y definieron un composite endpoint. Como ellos mismos reconocen: "Third, because many patients remained in the hospital and the outcomes were unknown at the time of data cutoff, we censored the data regarding their clinical outcomes as of the time of our analysis." Si no saben qué le pasó a la mayoría de esa gente, no puedes deducir como haces que la mortalidad fue solo del 1,4%. Esa fue la mortalidad durante el tiempo del estudio.

Es la base de la resistencia individual a las enfermedades, que es altamente variable. La carga de patógeno que recibes es un factor importante en esa resitencia individual. Es de lógica que resulta más difícil resistir una enfermedad si recibes decenas de millones de partículas infectivas que si recibes unos pocos cientos.

Since patients who were mildly ill and who did not seek medical attention were not included in our study, the case fatality rate in a real-world scenario might be even lower. Early isolation, early diagnosis, and early management might have collectively contributed to the reduction in mortality in Guangdong.

Me cuesta un montón copiar, leete ese párrafo de la discusión. Lo explica perfectamente.

Y no, únicamente analizan los casos de los que tienen el resultado, que son unos 1000 aunque revisan 7700 de hospitalizados.

Creo que Know tiene razón. De las conclusiones:

"Third, because many patients remained in the hospital and the outcomes were unknown at the time of data cutoff, we censored the data regarding their clinical outcomes as of the time of our analysis." El data cutoff según ellos fue el 31/1, los datos reportados entre el 11/12 y el 29/1 (sección Methods/Data Sources).

De hecho en la tabla 3, columna derecha, abajo, dice que el outcome de los que no habían desarrollado el CPEP era "discharge" en un 5.2 % y "Hospitalization" en un 94.8 %. Entiendo que simplemente no se quisieron/pudieron esperar a que toda la muestra estuviera sana (o fallecida).

Ya, no, si la teoría me la conozco. Lo que no conozco son estudios que la demuestren en humanos.

Como muy bien sabes los ratones, cerdos y células en cultivo en laboratorios funcionan de forma ligeramente diferente a los humanos, vamos, que es un problema que llevo encontrandome toda mi vida, que no es de hoy, que ya me gustaría a mi que las células en cultivo y los ratones me fueran igual que los humanos.

Mbmbmb, supongo que sabrás de la inmunidad innata que es la que media dos procesos conocidos como resistencia al patógeno y tolerancia al patógeno. Ambos son dependientes de la carga del patógeno.

The Importance of Pathogen Load

"Parece obvio que el número de patógenos debería ser importante en la patogénesis de una enfermedad infecciosa [1], [2]. La relación entre la carga del patógeno y la severidad es una de las preguntas más fundamentales y, sin embargo, extrañamente, una de las más difíciles de responder [3]."

The fifth dimension of innate immunity

"El presente resumen toca un aspecto infravalorado en la respuesta inmune innata: su pronunciada dependencia de la carga de patógenos. Además de la localización y el momento de las respuestas inmunes innatas, la dependencia de la dosis del patógeno podría considerarse como una "quinta dimensión de la inmunidad innata". Los resultados experimentales y los datos de la literatura se presentan proponiendo un patrón de reacción hormética de las células inmunes innatas dependiendo de la dosis de patógenos.

Si las capacidades de resistencia y tolerancia de los sistemas innatos y adaptativos de defensa inmunológica se agotan, la carga del patógeno excede un valor crítico y el huésped muere (Fig. 1) (Schneider 2011). Por otro lado, la reducción del patógeno por las actividades de resistencia del sistema inmune puede permitir la recuperación del organismo infectado."

La figura 1 de este último artículo muestra como funciona. Por debajo de una cierta carga de patógeno el organismo es capaz de vencer la enfermedad mediante la inmunidad innata. Por encima el paciente muere.

No es lo mismo ser infectado por pocas partículas que por muchas. Estudios con cerdos y la gripe porcina muestran que las partículas grandes con alta carga viral son mucho más infectivas. Si recibes pocos virus y los vences no desarrollas la enfermedad, pero das positivo en los tests, al igual que ha dado positivo un perro que no puede enfermar.

Tabla 3. Números totales. Muertes:15. Porcentaje 1,4%. Lo mencionan además nuevamente en la discusión.

Me siento joven, hace decadas que nadie me dice que no he entendido bien un NEJM... Creo que voy a anular mi siguiente sesión de botox.