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Se puede hacer un gran titular sobre el coronavirus bas??ndonos en un ??nico resultado publicado por personas de ciencia en revistas de ciencia. Pero ojo, porque como m??nimo hay que contrastar y validar los resultados.
Durante este a??o de pandemia se ha escrito mucho sobre si el coronavirus SARS-CoV-2, causante de la enfermedad COVID-19, es estacional al igual que otros virus respiratorios. Es decir, si su capacidad de infecci??n depender?? del clima y ser?? mayor cada a??o en oto??o o invierno. Pero la respuesta se hace de rogar.
La semana pasada, le??a en grandes titulares que al fin se hab??a confirmado que al coronavirus se le puede considerar estacional. ???Todo est?? en el ??? fr??o???: hallan por qu?? el coronavirus podr??a convertirse en un enemigo estacional???, sentenciaba un titular. ???Tal y como ocurre con la gripe, los casos se concentrar??n fundamentalmente en invierno y casi desaparecer??n en verano???, anunciaban muchos medios.
Se puede hacer un gran titular como ??ste sobre el coronavirus ???o sobre cualquier otro tema??? bas??ndonos en un ??nico resultado publicado por personas de ciencia en revistas de ciencia. Pero cuidado, porque como m??nimo hay que contrastar y validar los resultados del estudio en cuesti??n. Y asegurarse de que se pueden reproducir, claro.
Flaco favor nos hacemos si sesgamos la interpretaci??n de un resultado cient??fico hacia aquello que, por un motivo u otro, nos interesa. Como puede que haya sido este caso.
Qu?? sabemos sobre la estacionalidad del coronavirus
Por lo que se sabe, la transmisi??n del coronavirus SARS-CoV-2 no s??lo se ve influida por las condiciones ambientales, sino tambi??n por otros factores variopintos entre los que se encuentran los de tipo sociol??gico, microbiol??gico y fisiol??gico.
Sin embargo, hay estudios que obvian por completo estos factores. Y no es el ??nico error metodol??gico que se repite. Como explicaba hace unos meses el experto en ciencias atmosf??ricas David Pino en The Conversation, con frecuencia los estudios no consideran otras variables que pueden estar influyendo en el an??lisis estad??stico de los datos, ni tampoco el desfase temporal de los datos analizados, ni siquiera que la temperatura y la humedad son variables dependientes (lo cual influye en los resultados estad??sticos). Es m??s, por regla general se tiende a confundir correlaci??n con causalidad.
No estoy muy seguro de si las personas de ciencia en realidad confundimos la correlaci??n con causalidad o si, simplemente, preferimos obviar ese hecho. Por ejemplo, creo que todo el mundo entiende que el que exista correlaci??n entre la temperatura y la incidencia de la COVID-19 no implica que la temperatura sea la causa de que se produzca una mayor o menor incidencia de la enfermedad.
Un titular llamativo basado en una correlaci??n d??bil
Hace unos d??as, una universidad estadounidense lanzaba??una nota de prensa??con el titular ???Global analysis suggests COVID-19 is seasonal??? (???Un an??lisis global sugiere que la COVID-19 es estacional???). Interesado, le?? con detalle el contenido de la noticia, que inclu??a declaraciones del autor responsable del art??culo afirmando: ???One conclusion is that the disease may be seasonal, like the flu. This is very relevant to what we should expect from now on after the vaccine controls these first waves of COVID-19??? (???Una conclusi??n es que la enfermedad puede ser estacional, como la gripe. Esto es muy relevante respecto a lo que podr??amos esperar a partir del momento en el que la vacuna controle estas primeras olas de la COVID-19.???)
Aunque ese ???puede ser estacional??? no es una aseveraci??n categ??rica, que a continuaci??n se afirme ???Esto es muy relevante??? puede hacernos pensar que los an??lisis realizados han arrojado resultados que nos lleven a darlo por hecho. En busca de argumentos que me permitieran, llegado el momento, hablar con conocimiento de causa, me fui al art??culo original (???Temperature and Latitude Correlate with SARS-CoV-2 Epidemiological Variables but not with Genomic Change Worldwide???), y le?? con detenimiento su contenido.
Aprovecho para decir que el art??culo ha sido publicado en la revista cient??fica Evolutionay Bioinformatics, con buena reputaci??n y con revisi??n por pares, y con cuyo editor-jefe, Dennis Wall, tengo una gran amistad.
En mi opini??n, el art??culo est?? muy bien escrito y argumentado. Los an??lisis realizados, para la metodolog??a estad??stica que han utilizado, son adecuados. Los resultados se expresan correctamente y las conclusiones del resumen est??n en consonancia con los resultados obtenidos. En ellas, los autores son prudentes y utilizan palabras como ???las tendencias??? sugieren un efecto estacional???. Y tambi??n concluyen que ???ser??n necesarios m??s estudios para poder determinar si las correlaciones son m??s probables debido a??????. Nada definitivo.
No me explico y me cuesta entender c??mo, de cara al p??blico (porque en el art??culo cient??fico lo expresa todo adecuadamente), el autor senior del trabajo ???vende??? los resultados casi como una afirmaci??n categ??rica. M??s a??n, y puestos a ser quisquillosos, las correlaciones que se obtienen en el trabajo, aunque estad??sticamente significativas, son, en su mayor??a, d??biles (con un valor medio absoluto de 0,24, en un rango absoluto entre 0 y 1). Y si nos fijamos en las m??s interesantes, como la relaci??n entre temperatura e incidencia, o entre temperatura y mortandad, los n??meros nos dicen que apenas se puede explicar m??s all?? de un 7% de su posible relaci??n.
Otros estudios con el mismo fin utilizan una metodolog??a que es m??s adecuada para este tipo de an??lisis, como los modelos matem??ticos bayesianos, y no una simple correlaci??n por muy estad??sticamente significativa que sea. Es el caso del art??culo ???Seasonality and uncertainty in global COVID-19 growth rates??? (Estacionalidad e incertidumbre en las tasas de crecimiento global de la COVID-19), publicado en la revista??PNAS, por indicar un ejemplo de rigor incluso en el propio t??tulo del art??culo.
MuyInteresante
