![\"twitter\"](\"\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/twitter@2x.png\")
\n <\/a>\n \n ![\"facebook\"](\"\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/facebook@2x.png\")
\n <\/a>\n \n ![\"whatsapp\"](\"\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/whatsapp@2x.png\")
\n <\/a>\n <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n
![\"\"](\"https:\/\/www.verificat.cat\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/estadistica-enganyosa.jpeg\")
<\/p>\n\u00bfQu\u00e9 se ha dicho?<\/strong><\/p>\n Que les persones vacunades contra la covid-19 tenen un risc 1,8 cops superior d’ingrés hospitalari, 3,5 cops superior d’ingrés a UCI i 1,2 cops major de mort per covid-19 que les no vacunades<\/p>\n<\/p><\/div>\n<\/p><\/div>\n \u00bfQu\u00e9 sabemos?<\/strong><\/p>\n Los datos son fundamentalmente correctos, pero la interpretación no lo es: no se tienen en cuenta comorbilidades como al esdad, la muestra es demasiado pequeña como para sacar conclusiones, y no hay ninguna distinción entre personas hospitalizadas con covid-19 y aquellas que lo están a causa de la enfermedad.<\/p>\n<\/p><\/div>\n<\/p><\/div>\n<\/p><\/div>\n Nos habéis preguntado a través de nuestra cuenta de Twitter<\/a> por la validez de un hilo que corre por la red social, en el cual el autor presenta unos datos según las cuales las tasas de hospitalización, de ingreso en UCI y de defunción por la covid-19 en la semana del 4 al 10 de abril serían mayores entre las personas vacunadas que entre aquellas que no lo están, dando a entender que la efectividad de las vacunas es “negativa”. La publicación es ENGAÑOSA. Si bien los datos que presenta son fundamentalmente correctos y provienen del portal de transparencia de la Generalitat de Catalunya<\/a>, la interpretación no lo es: no tiene en cuenta comorbilidades como la edad, la muestra que emplea es demasiado pequeña y no distingue entre personas hospitalizadas con covid-19 de aquellas que lo están a causa de la enfermedad.<\/p>\n Las personas vacunadas contra la covid-19 tienen un riesgo 1,8 veces superior de ingreso hospitalario, 3,5 veces superior de ingreso a UCI y 1,2 veces mayor de muerte por covid-19 que las no vacunadas<\/p>\n<\/blockquote>\n El número de personas vacunadas y no vacunadas que se encuentran hospitalizadas, ingresadas en la UCI y que han muerto a causa de la covid-19 no se puede comparar de manera directa. “Por simple probabilidad,<\/strong> cuantas más personas vacunadas<\/a> haya en una población, más se espera que la mayoría de infecciones y muertes ocurran en el grupo de las personas vacunadas, comparadas con las no vacunadas”, tal como explicaba Adelaida Sarukhan<\/a>, inmunóloga y redactora científica del Instituto de Salud Global (ISGlobal) de Barcelona, en este artículo<\/a> ya en agosto de 2021.<\/p>\n Es cómo si tuviéramos dos botellas de tamaño diferente, a las que añadiéramos la misma cantidad de líquido: no las habríamos rellenado las dos por igual. Para saber cuál está más llena, tendremos que comparar porcentajes. Del mismo modo, para poder evaluar la eficacia de las vacunas hay que analizar la situación relativa, es decir, las tasas<\/a> de incidencia. En otras palabras, hay que dibujar la situación hipotética en que la población vacunada y la no vacunada cuenten con el mismo número de individuos, por ejemplo 100.000 personas, para comparar la efectividad obviando el tamaño de la muestra de cada grupo.<\/p>\n El autor del hilo ilustra esta situación: coge el número de personas vacunadas contagiadas, las divide entre el número de vacunados totales y multiplica por 100.000. Por el conjunto de población no vacunada, hace el mismo, y encuentra que en todos los escenarios contemplados, la tasa de incidencia es más elevada entre las personas vacunadas que entre las que no han recibido la inyección.<\/p>\n Verificat ha comprobado en el portal de transparencia de la Generalitat de Catalunya<\/a> que los datos son fundamentalmente correctos (hay pequeñas variaciones en algunas cifras, dado que el aplicativo del Departamento de Salud, de donde salen los datos, está en constante actualización<\/a>). Sin embargo, el autor del hilo no ha tenido en cuenta factores importantes que afectan a los datos de hospitalización, ingreso en UCI y defunción, como son las comorbilidades de los pacientes (si tienen diabetes<\/a> o cáncer<\/a>, por ejemplo), o la edad (no es el mismo tener 20 que 80 años), cosa que invalida sus cálculos respecto de la efectividad. <\/p>\n “Para hacerlo bien tienes que ajustar por otras variables que pueden influir en este riesgo”, explica a Verificat Marc Sàez<\/a>, catedrático de Estadística y miembro del Grupo de Investigación en Estadística, Econometría y Salud (GRECS) de la Universitat de Girona (UdG). <\/p>\n El experto se refiere al hecho que hay que tener en cuenta factores como la edad u otras comorbilidades<\/strong> que pueden agraviar la enfermedad en la hora de hacer estos análisis. Con él coincide Clara Prats<\/a>, profesora asociada en la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC), investigadora al grupo de Biología Computacional y Sistemas Complejos (BIOCOM-SC) y responsable de modelos computacionales en el Centro por la Medicina Comparativa y la Bioimagen (CMCiB), quien razona a través de un correo electrónico que “el riesgo de hacer enfermedad grave (ingreso, UCI o defunción) incrementa mucho<\/a> (¡mucho!) con la edad”.<\/p>\n “Necesitas conocer las tasas de vacunación del grupo que tiene un riesgo de ingreso similar [por comorbilidades, o por edad], no puedes mezclarlo con grupos con tasa de vacunación y de ingreso totalmente diferentes<\/strong>”, concluye.<\/p>\n En respuesta a varios comentarios que respondían al hilo con este argumento, el autor del contenido que estamos verificando muestra tres tablas más en las que compara las incidencias hospitalarias, de UCI y de defunciones por franjas de edad. En ellas se puede observar cómo el efecitividat de la vacuna, aparentemente, varía mucho entre grupos etarios: parece que a algunos los protege, mientras que a los otros los hace más propensos a acabar en el hospital. Si nos atendemos a todo el que hemos dicho anteriormente, el autor tendría razón. Pero, de nuevo, comete un error<\/strong>: no tiene en cuenta que la muestra es demasiado pequeña como para sacar conclusiones sólidas. <\/p>\n “El número de casos\/hospitalizaciones\/UCIs\/muertos que tenemos en una semana es muy pequeño en estos momento como para sacar conclusiones<\/strong> de este estilo”, indica a Verificat por correo electrónico Martí Català<\/a>, doctor en Física Aplicada y Computacional y analista de datos de la Universidad de Oxford, haciendo referencia al hecho que actualmente nos encontramos en un momento de baja presión hospitalaria<\/a> y, en consecuencia, hay pocos ingresos y defunciones. “Cuando la muestra es muy pequeña puede pasar cualquier cosa”, coincide el también analista de datos Toni Sanclement<\/a>, quien concluye que “si hay poca muestra, la fiabilidad [de los datos] es pequeña”.<\/p>\n “Con estos números tan bajos no puedes aplicar este método puesto que, si la cobertura vacunal es alta, el número esperado de ingresos a UCI y defunciones entre no vacunados (una población pequeña) es bajísimo (muy próximo a cero)”, insiste Clara Prats. <\/p>\n Marc Sáez señala, además, que las personas que ingresan en los hospitales con covid-19, pero no a causa de la enfermedad, también entran en las estadísticas de hospitalizados que facilita el Departamento de Salud a través del portal de transparencia<\/a>, cosa que el gabinete de prensa de la institución ha confirmado a Verificat por correo electrónico. A diferencia de aquello que ocurre con los ingresos en UCI, que desde el 26 de enero<\/a> están separados entre ingresos por la enfermedad y con ella, las hospitalizaciones no hacen esta distinción. La investigadora del BIOCOM-SC Clara Prats señala que esto representa “un sesgo importante”<\/strong>.<\/p>\n![\"Verificat.cat\"](\"\/wp-content\/uploads\/wpallimport\/files\/img\/common\/verificat-short@2x.png\")
<\/div>\n
\n ![\"twitter\"](\"\/wp-content\/uploads\/wpallimport\/files\/img\/common\/icon_twitter_blue.svg\"){kind=icon}
\n <\/a>
\n
\n ![\"facebook\"](\"\/wp-content\/uploads\/wpallimport\/files\/img\/common\/icon_facebook_blue.svg\"){kind=icon}
\n <\/a>
\n
\n ![\"whatsapp\"](\"\/wp-content\/uploads\/wpallimport\/files\/img\/common\/icon_whatsapp_blue.svg\"){kind=icon}
\n <\/a>\n <\/div>\n<\/p><\/div>\n\n
Estadísticas inválidas<\/h3>\n
Una muestra demasiado pequeña<\/h3>\n
¿Ingresados con o por covid?<\/h3>\n