Abascal, a Sánchez: "Las sospechosas cifras oficiales de muertos amenazan con ser el mayor bulo de esta tragedia"
El líder de Vox señala al Gobierno como responsable de la mayor tasa de mortalidad del mundo por coronavirus.
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Por qué no podemos predecir cómo se comportará el coronavirus
Científicos europeos alertan de que muchos modelos de diagnóstico y pronóstico no son fiables
30
NUÑO DOMÍNGUEZ
09 ABR 2020 - 00:30 CEST
Un médico visita a posibles infectados de coronavirus en São Paulo (Brasil).
Un médico visita a posibles infectados de coronavirus en São Paulo (Brasil). FERNANDO BIZERRA / EFE
Los modelos que intentan ayudar a los médicos a diagnosticar la Covid-19 o a saber si un paciente puede sufrir complicaciones o morir por la infección no funcionan. Es lo que denuncia una revisión científica de 31 modelos publicados hasta el 24 de marzo, con la pandemia de coronavirus en plena expansión.
En poco más de tres meses, el coronavirus SARS-CoV-2 ha pasado de infectar a animales salvajes a contagiar a 1,5 millones de personas en todo el mundo. La expansión ha sido tan explosiva que los científicos y médicos se han apresurado a compartir lo poco que sabían de la infección en un intento de que llegase cuanto antes a otros países en los que la epidemia no estaba tan extendida. Entre los miles de estudios de este tipo, la mayoría publicados en servidores públicos sin haber sido revisados por otros expertos, hay muchos modelos que intentan determinar, por ejemplo, qué pacientes están contagiados y cuáles tienen un mayor riesgo de desarrollar neumonía.
Un equipo de científicos de Holanda, Austria, el Reino Unido y Alemania ha hecho una búsqueda exhaustiva de estos modelos en la literatura médica y científica, tanto la publicada en servidores sin revisión, como la que apareció en medios supervisados por expertos independientes. En total han encontrado 31 modelos de este tipo, según relatan en un estudio publicado en la revista médica British Medical Journal. Todos, dicen, están sesgados y tienen una fiabilidad mucho menor de lo que dicen sus creadores. El problema es especialmente preocupante porque muchos de esos equipos han transformado sus modelos diagnósticos o predictivos en aplicaciones online, de forma que un médico indeciso sobre un diagnóstico pueda introducir la radiografía del pecho de un paciente y la aplicación tras una serie de preguntas le dirá si es un positivo por Covid-19, por ejemplo.
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Científicos europeos alertan de que muchos modelos de diagnóstico y pronóstico no son fiables
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NUÑO DOMÍNGUEZ
09 ABR 2020 - 00:30 CEST
Un médico visita a posibles infectados de coronavirus en São Paulo (Brasil).
Un médico visita a posibles infectados de coronavirus en São Paulo (Brasil). FERNANDO BIZERRA / EFE
Los modelos que intentan ayudar a los médicos a diagnosticar la Covid-19 o a saber si un paciente puede sufrir complicaciones o morir por la infección no funcionan. Es lo que denuncia una revisión científica de 31 modelos publicados hasta el 24 de marzo, con la pandemia de coronavirus en plena expansión.
En poco más de tres meses, el coronavirus SARS-CoV-2 ha pasado de infectar a animales salvajes a contagiar a 1,5 millones de personas en todo el mundo. La expansión ha sido tan explosiva que los científicos y médicos se han apresurado a compartir lo poco que sabían de la infección en un intento de que llegase cuanto antes a otros países en los que la epidemia no estaba tan extendida. Entre los miles de estudios de este tipo, la mayoría publicados en servidores públicos sin haber sido revisados por otros expertos, hay muchos modelos que intentan determinar, por ejemplo, qué pacientes están contagiados y cuáles tienen un mayor riesgo de desarrollar neumonía.
Un equipo de científicos de Holanda, Austria, el Reino Unido y Alemania ha hecho una búsqueda exhaustiva de estos modelos en la literatura médica y científica, tanto la publicada en servidores sin revisión, como la que apareció en medios supervisados por expertos independientes. En total han encontrado 31 modelos de este tipo, según relatan en un estudio publicado en la revista médica British Medical Journal. Todos, dicen, están sesgados y tienen una fiabilidad mucho menor de lo que dicen sus creadores. El problema es especialmente preocupante porque muchos de esos equipos han transformado sus modelos diagnósticos o predictivos en aplicaciones online, de forma que un médico indeciso sobre un diagnóstico pueda introducir la radiografía del pecho de un paciente y la aplicación tras una serie de preguntas le dirá si es un positivo por Covid-19, por ejemplo.