#15 Pues hay muchos que se autodenominan antifascistas, pero en realidad se dedican a defender al régimen fascista de Putin que ataca al movimiento LGTBI
#2 que la norma no se aplica equitativamente cuando el envío no encaja con lo que creen los que descartan desde @admin que debe ser la forma pura de esa ideología. Y por eso se añaden otros dos envíos que tampoco son actualidad y que, aunque estén etiquetados como tales, y han permanecido sin descartar desde arriba.
Cc. (#4)
#49 Bueno, pues descarta mi hipótesis de manera estadística y sácame de mi error. La mía es la contraria a la tuya, así que eso, demuestra la tuya a base de refutar la mía.
#47 No es paranoia, es que no es la única explicación. Aunque su R0 no se disminuya, todo brote se extingue por sí mismo. Con un pico más alto que si no se redujera (eso es lo de "aplanar la curva"), pero llega a un pico y luego entra en declive. Tampoco se puede hacer lo que dices, porque no hay ningún sitio en el que no se haya hecho nada de nada, siempre hay alguna medida de separación social. Por tanto no hay disponibles datos del escenario alternativo. Pero eso no significa que haya que tragar con el dogma de que no se podía hacer otra cosa, o que era obligatorio hacerlo porque si no el pico habría sido inasumible. Me recuerda a la imposición de la crisis de 2008 y la receta sin alternativa de la austeridad: "¿qué habriamos hecho si no?" "no hay otro camino", "hay que tener disciplina", "hemos vivido por encima de nuestras posibilidades", etc.
El famoso paper del Imperial College (por cierto, sin revisión por pares) hacía un montón de suposiciones (contagio, recuperación, capacidad de UCIs, eficacia de distintas formas de distanciamiento...) para concluir que de no hacer nada se producirían millones de muertes. Ni siquiera en sitios donde han hecho o hacen más bien poco (Irán, bastantes estados de Estados Unidos, Brasil, África...) se llega ni remotamente a esas cifras, así que esas suposiciones eran claramente incorrectas y sobredimensionaron el problema. ¿Que un brote de una enfermedad puede llegar a esas cifras? Por supuesto, ahí está la gripe española para demostrarlo. Pero parece claro que se pasaron de cautos. Lo cual no está mal como principio, "mejor prevenir que curar", pero puede ser contraproducente. Si a ti te sale una infección en una uña del pie pues hombre, puedes cortarte la pierna y así ya te curas, pero te has quedado sin pierna. ¿Era la única alternativa cortarte la pierna? ¿Te tienes que creer porque lo diga el médico que te la cortó que realmente era la única opción? Yo digo que… » ver todo el comentario
#43 Estoy siguiendo el método científico, el de intentar verificar una hipótesis. El razonamiento es el siguiente:
1) Hipótesis: supongamos que el confinamiento no haya servido de nada.
2) En ese caso podría intentar ajustar un modelo que asume transmisión constante, y debería casar razonablemente bien con lo observado.
3) ¿Qué modelo hay en epidemiología que asuma eso, y que además sea lo más sencillo posible? (Precisamente por no ser experto en epidemiología) Vale, el SIR.
4) ¿Qué es lo que debería yo intentar que el SIR saque como output para verificar que casa con la realidad? Dado que la población susceptible S se desconoce, y que los infectados I están tremendamente infraestimados por falta de tests e infectados asintomáticos, sólo me queda la R.
5) ¿Qué incluye R? Recuperados y muertos, pero como los recuperados también están infraestimados (mucha gente se ha recuperado silenciosamente en sus casas, y todos los infectados asintomáticos ya no activos ya están recuperados), entonces sólo me quedan los muertos como lo único (medio) fiable.
6) Bien, pues intento hacer eso y resulta que sale todo razonable. El SIR ajusta bien los muertos, la tasa de mortalidad interna sale en torno al 1.4%, lo cual casa bien con las estimaciones médicas, el tiempo de recuperación sale que es 22 días (lo cual también casa con el consenso médico aunque tú disientas), y lo único es que la tasa de contagios ha sido mucho más alta de lo que dicen. El R0 sale en torno a 7.7, cuando se dice que es de 2.5 o así. De todas formas, no me parece descabellado esto porque como precisamente hay infectados sin detectar a punta pala, eso necesariamente quiere decir que el contagio ha sido mucho mayor de lo que está saliendo por casos confirmados.
Por otro lado, si la hipótesis fuera falsa (y la tuya cierta, es decir que el R0 ha ido decreciendo, porque lo tuyo también es una hipótesis, no es un hecho contrastado, de hecho tú también quieres concluir que el confinamiento ha sido útil -tu… » ver todo el comentario
#42 Tienes una empanada mental. Lo que tu propones es fomentar la especulación y obligar a asumir inversiones de riesgo.
¿Para que voy ahorrar? Me hipoteco con una casa, me compro coches caros, me voy de fiestas. Luego viene una crisis y tal, ya veremos, que paguen los que ahorraron.
#27#25 El chalet es segunda residencia.
La primera vivienda costó 700k ptas y ahora serán 150k € o así. Y yo respondía al que ve prácticamente imposible ahorrar 1M. Eso una familia trabajadora. Que alguien con una pyme, seguro que pasa holgadamente el millón.
#41 Gracias por tus observaciones y por tus referencias, francamente interesantes. Intento contestar.
Evidentemente que cada paciente es distinto y no para todos se cumplen los mismos tiempos de recuperación, pero importa más que nada el promedio puesto que estamos aproximando el país en conjunto. Hay variantes del SIR que asumen que por ejemplo gamma (cuyo inverso es ese tiempo) sigue una distribución determinada (gaussiana, Erlang, etc.) en lugar de un valor fijo, pero la evolución de las curvas cambia poco. Siempre es buena idea intentar primero con modelos muy simples, y sólo empezarlos a complicar si te ajustan mal. Ese principio es el que estoy siguiendo: vamos a ver qué pasa si asumo todo constante todo el tiempo. ¡Hostia, tú, que ajusta bien! De momento no me complico más.
En cuanto al ajuste en sí, creo que estás comentando lo que en jerga de Machine Learning llamamos el problema del sobreajuste (overfitting en inglés), es decir, que yo debería ajustar un modelo para un periodo y luego ver qué pasa en otro periodo, aparte del ya ajustado. Totalmente cierto, y por eso al final hago predicciones, porque el brote no ha terminado. Ese es mi periodo de test. Cuando hice esto estábamos a 5 de mayo, y si el modelo va bien predice cosas como estas:
- A finales de mayo todavía estaremos en torno a los 50 muertos diarios.
- Hasta finales de junio seguirá habiendo muertos todos los días.
- El total de muertos (según lo que dice el Gobierno, ya he comentado en otra respuesta que en realidad son más, pero eso sólo subiría la curva hacia arriba) será de 30 mil (la realidad será que será algo más de 40 mil).
Por último sí, por las asunciones del modelo SIR la extinción de un brote se produce porque se agota el suministro de sanos S. Lo que discuto yo es la posibilidad (ojo, posibilidad, no estoy asegurando nada) de que efectivamente se haya agotado ya el suministro de sanos susceptibles de enfermar. Es decir, que aunque en la seroprevalencia salga el 5% eso no… » ver todo el comentario
#13 Hola vladrik, ¿por qué dices que es falso que para pasar de I a R tengan que pasar 14 días? El consenso médico es que incluso puede pasar más tiempo, pero el mínimo son 3 semanas, de las cuales 1 es de incubación, y las otras 2 de síntomas ya claros, complicaciones, etc. (grupoinfeccsomamfyc.wordpress.com/2020/04/01/periodo-infectivo-en-paci). Por eso se pone a la gente en cuarentena 2 semanas. Porque desde que empiezas con síntomas durante 2 semanas al menos eres infeccioso y no se te puede considerar recuperado. En cuanto a los casos peores, se pueden tirar en UCI bastante más tiempo: www.lavanguardia.com/vida/20200322/4817187506/los-que-van-a-ir-mal-est
Por otro lado, asumir ese tiempo constante (sea el que sea) es una de las suposiciones del modelo SIR, en concreto el parámetro gamma, como sigo discutiendo en twitter.com/jorloplaz/status/1261584645361143808 A mí me sale que si quieres ajustar las muertes lo mejor posible, ese gamma es de 22 días.
Además, lo de pre y post-confinamiento es precisamente lo que quiero demostrar, que usando exactamente los mismos valores en la fase pre y post se ajustan bien las muertes, también tanto las pre como las post. Si de verdad el confinamiento hubiera frenado las cosas habría 2 tramos bien diferenciados, 2 comportamientos distintos, y por tanto no podía ajustar bien las muertes ni de coña. O bien ajustaría bien solo las pre, o bien sólo las post, pero no ambas.
#13 Gracias. Efectivamente, notaba algo raro también en los tiempos, pero estaba recién comido y no estaba para pensar mucho, así que no sabía qué era. Así tiene sentido.
#47 ¿Qué la pandemia está contenida? Si todabia tenemos más contagios que cuando empezó el estado de alarma. Lo único que ha bajado es la tasa de mortalidad. Del más de 50%, al 11%.
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