Acerca de los datos en los estudios científicos, los rebrotes y la segunda oleada.
El objetivo de esta publicación es intentar transmitir un mensaje de tranquilidad entre tanta noticia alarmista acerca de los rebrotes y la “segunda oleada”. Es importante entender cómo funcionan los datos en el contexto de los estudios científicos en general y en las pruebas médicas en particular.
Para ello voy a utilizar como ejemplo una enfermedad inventada que llamaremos el síndrome X. Supongamos que el 1% de la población padece el síndrome X. Este dato es la tasa base.
Para detectar el síndrome X disponemos de una prueba médica cuya sensibilidad es del 95% y su especificidad es del 80%.
La sensibilidad nos indica el porcentaje de éxito detectando la enfermedad. La prueba da positivo en el 95% de las personas que tienen el síndrome X. Esto significa que hay un 5% de falsos negativos.
La especificidad nos indica el porcentaje de casos en los que la prueba da negativo en personas que no tienen el síndrome X. Si la especificidad es del 80%, entonces la prueba nos proporcionará un 20% de falsos positivos.
Al recibir un resultado positivo la mayor parte de las personas se fijan inevitablemente en el dato de especificidad y asumen por tanto que la probabilidad que tienen de padecer el síndrome X es del 80%, esto es, “casi seguro que lo tengo, me voy a morir en un par de días”. Afortunadamente la estadística no funciona así.
Para poder hacer predicciones fiables tenemos que combinar los datos de sensibilidad, especificidad y la tasa base.
Sabemos que sólo el 1% de la población padece el síndrome X. Esto significa que 99 de cien personas no lo padecen. Si hacemos la prueba a las 99 personas sanas obtendremos un 20% de falsos positivos, lo que significa que 19,8 personas recibirán un resultado positivo. Al realizar la prueba a la persona enferma obtendremos 5% de falsos negativos, lo que significa que 0,95 personas enfermas recibirán un resultado positivo.
En total tenemos 20,75 resultados positivos, de los cuales 0,95 tienen el síndrome X y 19,8 no lo tienen. Esto significa que si recibimos un resultado positivo en la prueba tan sólo hay un 4,6% de probabilidad de que realmente tengamos el síndrome X (100 x 0,95 / 20,75).
No es magia, son matemáticas. El porcentaje de falsos positivos parece bajo, pero al aplicar la tasa base descubrimos que hay muchísimos más falsos positivos que casos reales. Por eso la probabilidad real de tener el síndrome X es baja aunque la prueba arroje un resultado positivo.
Sin la tasa base no hay forma de hacer predicciones mínimamente fiables. Por eso es tan importante realizar pruebas masivas que deberían extenderse idealmente a toda la población.
La ciencia de calidad es el único camino para vencer al Covid-19. Los titulares alarmistas, por otra parte, no nos llevan a ningún lado.