El 23 de abril publiqué en mi cuenta de twitter un hilo de 7 mensajes reportando un exceso de muertes de 12% (932 casos) en marzo de 2020 respecto de marzo de 2019 y de un porcentaje similar (11%), respecto del promedio de los cinco años anteriores (871 decesos de diferencia). Los cálculos los hizo Marcelo Matus, no porque fuera mi hermano (afortunadamente lo es), sino por sus sobradas capacidades profesionales: es Doctor en Ingeniería civil eléctrica y computacional, con mención en matemáticas aplicadas e investigador en el Centro de Energía de la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas de la Universidad de Chile. Sumamos a ese primer equipo de trabajo a otros destacados académicos, tanto del ámbito de las matemáticas, como de la salud pública, que analizaron los resultados y los sometieron a pruebas de significancia estadística.

La pregunta por el exceso de muertes en Chile nació de verificar que la mayoría de los países afectados por la pandemia mostraban un subreporte en la cuenta de fallecidos por COVID-19 y que había sido detectado por los rastreadores de este indicador, creados por importantes y prestigiosos medios de comunicación internacional (The New York Times, The Economist y the Financial Times, entre otros). Estos medios no inventaron la metodología, sino que la tomaron de los dos centros de control de enfermedades infecciosas tanto estadounidense como europea (el CDC y el EuroMoMo, respectivamente).

Los reportes del número de contagios en Chile fueron problemáticos desde un comienzo, pues estaban limitados por la “definición de caso” y la capacidad de testeo y procesamiento de esos tests, en un comienzo responsabilidad exclusiva del Instituto de Salud Pública. Antes de hacer este análisis, se habían hecho públicas las demandas por transparencia en la información de la mesa de expertos que asesoraba al gobierno y de varios investigadores particulares.

A fines de marzo, Chile reportaba apenas 16 fallecidos y voces desde distintos ámbitos se preguntaban si el número se ajustaba a la realidad. Chile no figuraba en ninguno de los rastreadores internacionales, en forma fundamental porque a esa fecha no estaba disponible públicamente el registro de defunciones al día, que es la base que permite hacer los cálculos. Lo más actualizado era la base de estadísticas vitales del INE de 2017. Para otras posibles fuentes, hubo que acudir a peticiones de Transparencia (cuyas respuestas, valga recordar, siguen pendientes). Fue entonces que, gracias a una fuente reservada, pude acceder a las defunciones inscritas en marzo de 2020 y a las del mismo período desde 2010.

Con esos datos y usando la misma metodología internacional, construimos el indicador para Chile. En ese primer análisis, el único para el que hemos contado con alguna información adicional, como rango etáreo y lugar de deceso, expusimos también que el número de fallecidos crecía, de modo significativo y distinto al período anterior, según la edad de las personas y en algunas comunas y regiones, más que en otras.

Más allá de la conducta de la autoridad (que pasó de negación de tal posibilidad a reconocer, en el reporte de ayer, un subreporte de 653 casos para el periodo de marzo a abril), se han manifestado críticas desde el ámbito académico (que han argumentado cálculos erróneos, apresuramiento, diferencias insignificantes, por ejemplo) y profesional, ligados a la ética periodística (alarmismo, amarillismo, sesgo político). A pesar de que autores chilenos han ideado métodos diferentes de cálculo, que han concluido, particularmente a partir de mayo, en que existe un exceso de muertes significativo, algunos de ellos mantienen sus críticas de manera retroactiva a este trabajo.

Puesto que ha sido twitter el medio por el cual se han hecho estas publicaciones, nos ha parecido importante hacernos cargo de esos cuestionamientos, por medio de un artículo académico en desarrollo y el software utilizado para el cálculo del indicador de exceso de muertes, disponible para interesados en: https://github.com/marcelomatus/ExcesoChile *Esta es una versión preliminar del artículo que se encuentra en preparación, que debe considerarse sólo como referencial pues aún no ha pasado por el proceso de revisión de pares.

En este artículo se incorpora el aporte de Felipe Cabello (MD, Professor Department of Microbiology and Immunology, New York Medical College) y de Erick Sierra (Ingeniero Civil Eléctrico, investigador en el Centro de Energía, Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas de la Universidad de Chile). A continuación, presentamos versión resumida de ese texto.

Significancia estadística del exceso de muertes en Chile durante pandemia COVID-19

Alejandra Matus1, Marcelo Matus2, Felipe Cabello3 y Erick Sierra4

Introducción

El estudio de la mortalidad y el cálculo del exceso de muertes es una herramienta fundamental para el entendimiento del efecto de las epidemias/pandemias [1] y de los ciclos estacionales de enfermedades endémicas/epidémicas como la influenza [2], que resulta de gran importancia en tiempos de crisis, según la OMS y diferentes autores [3, 4, 5].

El exceso de muertes cuantifica la diferencia entre las muertes reportadas y el número de muertes esperadas en un periodo determinado.  El análisis y el monitoreo del exceso de muertes ayuda a la toma de decisiones de políticas de salud informadas y a entender el efecto social y económico de una epidemia/pandemia [6].

El indicador es utilizado regularmente por agencias o proyectos públicos, como el EuroMOMO[1], pero se ha vuelto de especial interés en el caso de la actual pandemia (COVID-19), porque ha permitido obtener información sobre la evolución de la mortalidad más allá de la información y cifras oficiales de muertes por esta enfermedad, que pueden estar subestimadas ya sea por diagnóstico equivocado y/o por sub-reporte de estas muertes [7].

El exceso se calcula comparando las muertes reportadas durante un periodo sobre un “benchmark” o valor de referencia del número esperado de muertes, construido en base a información histórica en tiempos normales para igual periodo. Habitualmente el valor de referencia se construye como el promedio (valor esperado) de las muertes reportadas en los últimos 3 a 5 años para la población completa o considerando sub-rangos etarios y regionales [8, 7, 9, 10].

EuroMOMO, por ejemplo, utiliza un algoritmo [11] que analiza los datos de los últimos 3 y 5 años, por rangos etarios y sub-regiones, en periodos de semanas, para 24 estados europeos, participantes desde el 2008.

El CDC (Centers for Disease Control and Prevention) de Estados Unidos, que calcula el exceso de muertes por COVID-19 desde el 2 de febrero de este año [12], construye dos valores de referencias con la información de la mortalidad del 2015 al 2019: el promedio y el limite superior del intervalo de confianza de 95%. Con esto se calcula el exceso de muertes por semana y por jurisdicción [13].

Finalmente, varias publicaciones internacionales han desarrollado sistemas de monitoreo de exceso de muertes de países y regiones alrededor del mundo:

  1. Financial Times [14] usa el promedio histórico de 2 a 5 años como referencia para el periodo de análisis desde el inicio del contagio por país,
  2. The Economist [15] usa el promedio del 2015 al 2019 para periodos semanales.
  3. The New York Times [16], que partió utilizando promedios históricos, hoy usa un método de ajuste lineal[2] y suavización para países con cinco años de información y promedio para regiones con solo tres años de información.

Otras publicaciones internacionales, como The Washington Post [17] y The Guardian [18], han reportado sobre el indicador de exceso de muertes y la importancia de su inclusión en los análisis de la evolución de la pandemia y la toma de decisiones públicas.


[1] EuroMOMO is a European mortality monitoring entity, aiming to detect and measure excess deaths related to seasonal influenza, pandemics and other public health threats. Official national mortality statistics are provided weekly from the 24 European countries and regions in the EuroMOMO collaborative network, supported by the European Centre for Disease Prevention and Control (ECDC) and the World Health Organization (WHO). https://www.euromomo.eu/

[2] El método actual de corrección es propio del NYT y no ha sido validado en una publicación revisada por pares. La estimación y corrección lineal de series de tiempo en presencia de una distribución subyacente (yi = a + b ti + n(ti)), introduce errores en la estimación de la tasa de crecimiento, que pueden llevar a sobre o subestimaciones del exceso de muertes.

Si bien el exceso de muertes es una herramienta relevante, no debe entenderse como un reemplazo a la contabilización y clasificación correcta de las muertes durante una pandemia. No se debe esperar tampoco que coincida con el número de muertes oficiales reportados por causa COVID-19, por ejemplo, ni en el mejor el sistema de salud del mundo. Esto porque el indicador, por definición, incluirá las muertes de todas las causas.                

Este indicador debe usarse como una herramienta más, que ayuda al entendimiento del impacto de la pandemia, y es su evolución, aumentos o disminuciones, lo que puede de mejor manera servir para la toma de decisiones más informada y pertinente de pate de la ciudadanía y las autoridades.

Exponemos aquí, textualmente, la petición de diversos investigadores, publicada en Lancet, para que los países generen bases nacionales de excesos de muertes en línea, con tabulaciones por sexo y grupos de edades, a la luz de la magnitud de la pandemia COVID-19 [19]:

 “El exceso de muertes podría procurar la forma más objetiva y comparable de determinar la escala de la pandemia y expresar lecciones que será necesario aprender. Por lo tanto, llamamos a todas las autoridades nacionales que pueden reportar los casos de muertes por semana, para que publiquen esa información en forma expedita y con acceso público. La difusión de esa información debiera hacerse en un rango de 3 a 4 semanas desde el período de observación. Como mínimo, son escenciales tabulaciones por sexo y rangos estáreos con intervalos de cinco años” (La traducción es nuestra)

 “Weekly excess deaths could provide the most objective and comparable way of assessing the      scale of the pandemic and formulating lessons to be learned. We therefore urge all national authorities who can collate counts of weekly deaths to expedite the publication of these data and place them in the public domain. The dissemination of this information should be done within 3–4 weeks of the period of observation. At a minimum, tabulations by sex and 5-year age groups are essential.”

Situación en Chile

Mientras el exceso de muertes ha sido aceptado por la comunidad internacional como una herramienta adicional para observar y entender la evolución y el impacto de la pandemia, particularmente, su posible costo en vidas, tanto directas como indirectas, en Chile no hay ninguna agencia nacional calculando este indicador, hasta donde los autores de este trabajo conocen.

Es más, se ha considerado que el indicador no es relevante para el país puesto que la probabilidad de tener muertes no reportadas por COVID-19 fue declarada a priori “prácticamente nula” [20].

Sin embargo, en Chile, el sistema actual de reporte de muertes es complejo, e incluye a diversas agencias públicas y agentes privados, que no necesariamente actúan efectiva y coordinadamente, pero sí bajo condiciones de demanda sistémica nunca vista.

Esto no ocurre en un laboratorio, sino en un sistema sanitario, con sus prácticas consuetudinarias, que replican la desigualdad estructural, que ha sido suficientemente analizada y reconocida desde distintas disciplinas. Sin contar esa inmensa proporción de la realidad, que incluso ha escapado a la mirada de los sistemas de salud más robustos y sociedades con mejor protección social que la nuestra, que es el de las muertes domiciliarias, que pueden representar un 46% del total [21].  De estas muertes domiciliarias, la mayoría de las que sean por causa COVID-19 no calificarán para ser incluidas en las cifras oficiales, pues, según reconocimiento que hizo la autoridad el 7 de junio, hasta esa fecha solo se contabilizaban casos reportados por el sistema (Epivigilia, que es esencialmente, el hospitalario, de casos diagnosticados de COVID-19, con un PCR positivo informado antes del deceso). 

La Tabla 1, de análisis de exceso de muertes, muestra el número de fallecidos por regiones del 2015 al 2020, entre el 2/3/2020 y el 7/6/2020, el cálculo de exceso de muertes utilizando:  el valor de referencia del promedio de los últimos cinco años (PUCA) y el límite superior del intervalo de confianza de 95% obtenido para el mismo PUCA, en base a la desviación estándar (DUCA) y dos distribuciones, la Normal y la Tstudent. Los datos se obtuvieron del Registro Civil a la fecha del 7/6/2020 [22].

Tabla 1: Análisis de exceso de muertes por regiones desde el 2/3/2020 al 7/6/2020.

Según se puede observar, el comportamiento del exceso de muertes es fuertemente dependiente de la región considerada.  La significancia estadística para las regiones Metropolitana y de Tarapacá es notoria, con valores de Z-score de 8,6 y 5,6. También se observan otras cuatro regiones con valores de Z-score por sobre 2, y con un valor total para el país de 4,7.

En la tabla se muestra que el exceso de muertes para los valores de referencia utilizados: totalizando 4.272 para es caso de PUCA, que corresponde a un 15,7% de incremento (P-score); 3.483 para el caso de usar los límites superiores del IC de 95% con distribución Normal, que corresponde a 12,8%; y finalmente de 3.155.

El exceso de muertes igualmente puede ser calculado en periodos semanales, lo que permite analizar su evolución en el tiempo.

La Figura 1 muestra la evolución del exceso de muertes para el país considerado como una sola región.  Aquí el “Exceso” fue calculado similar a lo realizado en la Tabla 1, pero usando periodos semanales. Como se observa, los cálculos semanales y acumulados solo coinciden cuando se compara el método de PUCA, puesto que el cálculo de los intervalos de confianza no es lineal.

Estas curvas son calculadas directamente desde la información publicada por el portal de datos Registro Civil [22], a través de un script de acceso público [23], escrito en base al portal del Ministerio de Educación [24].

Favor de notar la inflexión pronunciada observada para las curvas de Exceso y Exceso+ para la semana del 3 de mayo, que puede verse reflejada en la inflexión de muertes por COVID-19 que comienza la semana del 17 de mayo.

Figura 1: Evolución del exceso de muertes semanal de Chile calculado semanalmente desde 2/3/2020 al 7/6/2020, en base a defunciones inscritas del Registro Civil disponibles al 1/6/2020. Se muestra la curva de “Exceso” (azul), que utiliza como valor de referencia el promedio de las defunciones inscritas de los últimos cinco años (PUCA), la de “Exceso IC95% Normal”(gris), que considera el límite superior del intervalo de confianza (95%) con distribución Normal y de “Exceso IC95% Tstudent” (amarilla=, que considera el límite superior del intervalo de confianza (95%) con distribución Tstudent. Para referencia se incluye el número de muertes COVID-19 reportados a la fecha (naranja). Los últimos tramos del cálculo de excesos está con línea punteada dado que el Registro Civil solo ha publicado parcialmente los valores de la última semana.

Críticas al significado estadístico del exceso de muertes

Desde que comenzamos a calcular y publicar el exceso de muertes de Chile, con gran dificultad y usando, en el primer intento, datos del registro civil obtenidos en fuente reservada, puesto que los datos no eran públicos, surgieron varias voces argumentando que la metodología aplicada mundialmente no podía utilizarse en Chile. Se han dado entre otras razones el tamaño del país y la manera en que el registro Civil está entregando la información, que corresponde a la fecha de la inscripción (que puede retrasarse, especialmente los fines de semana) y no a la de la fecha de muerte efectiva. Que en nuestro caso debía incorporarse normalización por población, correcciones por gran aumento de inmigrantes, el número de lunes incorporados en el periodo de análisis, o el aumento porcentual de las muertes que ocurre cada año.

Luego, junto a la crítica de si aplicaba o no la metodología en Chile, comenzaron a desarrollarse diferentes mecanismos de corrección y cálculos alternativos que demostraban, a juicio de los proponentes, si el cambio era o no significativo, con preferencia de la última opción.

Al respecto, los proponentes de las metodologías de corrección emiten sus juicios respecto de la significancia de los datos una vez corregidos, lo cual hace que la conclusión esté directamente correlacionada con el mecanismo desarrollado, y no necesariamente con los datos observados directamente.

De los diferentes argumentos y metodologías que introducen una corrección a priori, observamos al menos dos familias de propuestas:

  1. Que el exceso de muertes del 2020, el 2019, PUCA, o entre otros años es similar. Ergo, las variaciones observadas no son relevantes.
    1. Que el exceso de muertes 2020 sí es observable, pero se puede explicar por el crecimiento vegetativo del número de muertes observada en las estadísticas de largo plazo, que estaría a su vez relacionada con el aumento de la población.

Hipótesis 1: Exceso de muertes para 2020 es similar a otros periodos y no es relevante

Esta hipótesis se puede testear estadísticamente haciendo el análisis de la muestra y con la ayuda de la desviación estándar, que nos permite entender cuán variable es.

Una forma de establecer si el número de muertes del 2020 está dentro de los valores que normalmente podrían ocurrir sin pandemia, es estimar, con un nivel de confidencia deseado, el rango normal esperado de posibles valores en función de la desviación estándar observada en los años anteriores.

Si quisiéramos usar, por ejemplo, un nivel de confidencia de 95%, podemos afirmar que si el valor de muertes de 2020 supera el PUCA por sobre 1.96 veces la desviación estándar de los últimos años cinco años, la diferencia es significativa.

Así, determinar si el exceso de muertes es significativo puede ser testeado, antes de implementar una corrección a priori, calculando la razón entre el exceso de muertes del 2020 y la desviación estándar de los mismos cinco años.

En la Tabla 1, la columna “Exceso/DUCA” calcula esta razón, también conocido como el Z-score.    

Hipótesis 2: Exceso de muertes para 2020 se explica por crecimiento lineal de muertes/población

Si el exceso de muertes se pudiese explicar por un crecimiento lineal, es posible formular una prueba estadístico simple en función de la misma desviación estándar de la muestra, antes de aplicar cualquier corrección.

Supongamos por un momento que la muestra de los seis años crece con una tasa lineal de crecimiento fija, entonces si el exceso de muertes es superior a 1.9 veces la desviación estándar[1], esto representaría un valor mayor que el proyectado y debe entenderse como significativo.

Corrección del exceso de muertes

De la discusión anterior, es fácil verse tentado a proponer un “método de corrección” para calcular el verdadero valor de exceso de muertes, suponiendo, por ejemplo, que el proceso corresponde a un crecimiento lineal, o utilizar algún otro método ad-hoc de corrección tan simplificado o complejo como se desee.

Sin embargo, esto es poco recomendable en atención a que no se puede asumir que el año 2020, por la interferencia de la pandemia, se comportará en forma “normal”. Unas causas habituales de deceso pueden disminuir y otras aumentar. El Ministerio de Salud ha informado que las enfermedades respiratorias, que normalmente comienzan a circular en marzo, no han estado presentes en forma significativa este año [25].

Igualmente, como se observa en la Tabla 2, es difícil aplicar un criterio uniforme cuando es posible observar que el comportamiento no es igual para todas las regiones. No se puede decir, por ejemplo, que las defunciones crecen linealmente en todas las regiones a la misma tasa, o que la desviación estándar es similar para todas.

Es igualmente importante señalar que, para marzo, el único mes en el que tuvimos a la vista las causas de muerte, la distribución etaria también se comportó de un modo significativamente distinto al promedio de los años previos. Los decesos de jóvenes y niños disminuyeron, y en cambio aumentaron significativamente la de mayores de 50, aumentando su proporción a mayor edad, según se puede observar en el resumen de la Tabla 2.


[1] [1] La serie lineal para los seis años tendría la siguiente estructura:

Año201520162017201820192020
MuertesM0 – 2 rM0 r      M0M0 + rM0 + 2 rM0 + 3 r

Esta estructura es determinística, en el sentido que se puede proyectar el valor esperado de muertes para el 2020 en forma exacta y podemos calcular el promedio y la desviación estándar de los primeros cinco años, resultando:

Tabla 2: Análisis de exceso de muertos para marzo 2020 por rango de edad a partir de datos de inscripción de defunciones. Fuente: reservada.

La corrección por crecimiento vegetativo no explica este comportamiento. Tampoco la incorporación de población migrante (en la que majaderamente algunos han intentado encontrar la explicación), pues, por el contrario, las cifras oficiales de población migrante en Chile dan cuenta que el 74,3% se ubica en el tramo etario inferior a 39 años [26], por lo cual se puede afirmar que la población migrante en Chile es mayoritariamente una población joven.

Cuestionamiento a las fuentes

En su réplica a un artículo que publicamos en El Mostrador, junto al profesor Felipe Cabello, la ex directora del Departamento de Estadísticas del Ministerio de Salud (DEIS), Dra. Danuta Rajs, cuestiona que se use como fuente las inscripciones anotadas por el Registro Civil y sostiene, como ha dicho el Ministro de Salud, que ese es un registro incompleto (pues está continuamente agregando información de muertes ocurridas, por ejemplo, fuera de Chile) y que las causas son precisadas por el DEIS y el INE en un proceso posterior. También indica que la corrección demográfica es necesaria. Sobre la base de los datos del DEIS/INE, oficiales y publicados hasta 2017, y datos que reconoce como “provisorios” para los años 2018-2020, la profesora Rajs sostiene que el exceso de muertes registradas en el período es normal.

Los cálculos que se han hecho en otros países usan también los de instituciones equivalentes al Registro Civil en Chile, a pesar del retraso que todos tienen en incorporar fallecimientos cuya inscripción demora por razones tanto extraordinarias, como excepcionales. El margen de error de esa fuente, puesto que es la misma utilizada para el cálculo completo en nuestro caso, se presume similar para todos los años y, respecto de 2020, donde debería existir un mayor número de muertes no inscritas, la posibilidad es que el número crezca (y no disminuya) en comparación con los años anteriores. No nos es posible usar el cálculo provisorio del DEIS, pues la solicitud por Transparencia que hicimos en abril aún está pendiente de respuesta y porque, dada la naturaleza del trabajo que se hace sobre ellos, el margen de error es mayor en comparación con los años de datos oficiales ya publicados hasta 2017. Es decir, nos parece más incierto usar como fuente los datos provisorios del DEIS, que según reconoció el INE en respuesta a otra solicitud de Transparencia que le hicimos, demora al menos dos años en estabilizar los números de un período en particular.    

Más allá del análisis estadístico, complementa nuestro análisis la evidencia obtenida con métodos periodísticos en terreno: casos concretos de personas cuyos certificados de defunción no registran COVID-19 como causa de muerte, aunque los fallecidos dieron positivo al test PCR; testimonios de dueños de funerarias que relatan haber sido informados de casos positivos, aunque no se anotaban así en los certificados oficiales; fallecimientos domiciliarios en que, a pesar de la sospecha de COVID-19, las personas no fueron testeadas; estadísticas de tres grandes cementerios (Cementerio General, Cementerio Playa Ancha y Cementerio Metropolitano) que detectan los mismos fenómenos: aumentos significativos de sepulturas en el período de pandemia, aumento de defunciones con causas respiratorias y en los que, apenas una fracción, se anotan como casos COVID-19.

En resumen, los procesos subyacentes al comportamiento del exceso de mortalidad del año 2020 son más complejos que un crecimiento lineal, y cualquier corrección requiere más datos desagregados, como causas de muerte, edad, los cuales aún no están disponibles. Es probable que, en el futuro, con datos más precisos, se pueda hacer análisis más detallados sobre el exceso de muertes y sus causas durante la pandemia.

Sin embargo, consideramos ineludible analizar el comportamiento de este indicador para contrarrestar, por ejemplo, la tasa de letalidad, pues la autoridad puede contar así, con nuestros análisis y los alternativos que se han propuesto, un faro de luz para guiarse en estos tiempos cada vez más oscuros que se avecinan y desarrollar más y mejores políticas públicas destinadas a proteger la salud de los chilenos y chilenas.

Conclusiones

Mientras se escribía este artículo, la postura del Ministerio de salud ha cambiado. Cuando publicamos los primeros cálculos, el ministro de salud descartó tajantemente un aumento atípico en la mortalidad en Chile, declarando que “A veces se hacen matemáticas fáciles y conclusiones apresuradas” [27].

Hoy, el ministro declara “la necesidad de reconocer, según recomendaciones de la OMS, tanto en marzo como en abril, a asignar como posibles casos de muertes, asociadas a Covid-19, un número de 653 personas fallecidas” [28].

Este es un gesto importante de las autoridades de salud, sin embargo, aún utilizando el método más conservador presentado en este estudio, existe un exceso de muertes que requiere entendimiento y explicación, para una mejor toma de decisiones y reducción de los efectos de la pandemia.

Para ello, esperamos que tanto el Ministerio de Salud como los otros organismos del Estado, DEIS, Registro Civil y el Instituto de Salud Pública, dispongan de la información que sea útil para que la comunidad civil y científica puedan analizar los datos de manera independiente.

Autores

1 Alejandra Matus, Periodista, MPA/Harvard University, profesora asociada Universidad Diego Portales.

2 Marcelo Matus, PhD en Ingeniería Eléctrica y Computacional con mención en matemáticas aplicadas, University of Arizona, investigador en el Centro de Energía, Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas de la Universidad de Chile.

3 Felipe Cabello, MD, Professor Department of Microbiology and Immunology, New York Medical College.

4 Erick Sierra, Ingeniero Civil Eléctrico, investigador en el Centro de Energía, Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas de la Universidad de Chile.

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[26]Instituto Nacional de Estadísticas, «Estimación de personas extranjeras residentes en Chile,» 2019. [En línea].
[27]Y. Manríquez, «Ministro Mañalich descartó un aumento atípico en la mortalidad en Chile: “A veces se hacen matemáticas fáciles y conclusiones apresuradas”,» ADN, 24 abril 2020. [En línea]. Available: https://www.adnradio.cl/nacional/2020/04/24/ministro-manalich-la-letalidad-del-covid-19-en-chile-es-una-de-las-mas-bajas-en-el-mundo-solo-superada-por-corea-del-sur.html.
[28]A. Jara, «Mañalich anuncia corrección en total de fallecidos con Covid-19: incorpora a 653 personas y eleva cifra a 2.190,» 7 mayo 2020. [En línea]. Available: https://www.latercera.com/nacional/noticia/manalich-anuncia-correccion-en-cifra-de-fallecidos-con-covid-19-incorpora-a-653-personas-y-eleva-cifra-total-a-2290/VR2N2AWOIZAGJHDTDRWA7AON3M/.
[29]A. Noufaily, D. G. Enki, P. Farrington, P. Garthwaite, N. Andrews y A. Charlett, «An Improved Algorithm for Outbreak Detection in Multiple Surveillance Systems,» Statistics in Medicine, vol. 32, nº 7, pp. 1206-1222, 2012.

6 COMENTARIOS

  1. Srs/as: excelente explicación, y gran artículo, pero me permito insistir en que Uds. no comprendieron a cabalidad lo que intenté explicar en mi comunicación anterior, que sólo se refería al error de cálculo que se produce al usar los datos del Registro Civil en bruto. Utilizar al Registro Civil como fuente del registro de defunciones es lo que precisamente hace el Sistema de Estadísticas Vitales del país, pues es ahí donde las defunciones se inscriben. El problema está en hacer cálculos de indicadores sobre la base de datos del Registro Civil sin depurarlos de las inscripciones que no corresponden al período ni al lugar en estudio y de las defunciones fetales mezcladas en ella.
    Jamás afirmé que el exceso de muertes observado esté dentro de lo esperado. Por el contrario, coloqué una tabla estadística donde aparecen las diferencias absolutas del número de defunciones de cada mes de lo que va de 2020, respecto al promedio de defunciones de ese mismo mes en el quinquenio anterior, una forma sencilla, si se quiere, pero clara, de medir el exceso de defunciones. Las diferencias observadas fueron para enero, de 683, para febrero, de 450, para marzo, de 683, para abril, de 652 y les agrego que para mayo, de 787 defunciones. Para el trimestre marzo-mayo, la diferencia es de 2.122 decesos, cifra notable de exceso de defunciones a estas fechas.
    Por su parte, reconocer que estamos hablando de cifras provisorias es válido también para los cálculos que ustedes realizan, puesto que la mortalidad del año 2020 aún no está inscrita por completo, ni están concluidos los procesos de validación de la información requeridos. Siempre es ético aclararlo, cosa que no observé en su artículo ni en su réplica. Por lo demás, las Estadísticas Vitales mientras no sean publicadas oficialmente (Anuario de Estadísticas Vitales), mantienen el carácter de provisorias.
    La idea de que el DEIS demora varios años en emitir los datos de defunciones es la que ha preconizado desde marzo la autoridad de salud actual, que no ha utilizado en ningún momento información proveniente del DEIS para sus informes diarios.
    Cuando formamos el DEIS en el año 2000, después de 22 años de inexistencia de un organismo estadístico central en el sector salud, resultado del Decreto 2763 de 1979, efectivamente tuvimos enormes dificultades para organizar adecuadamente la producción de todas las Estadísticas de Salud. Esfuerzos enormes iniciados en 2008, con la ayuda del NCHS de los EE. UU. de Norteamérica, en el contexto de la escasa comprensión que predomina acerca de los procesos de producción de las estadísticas, han desembocado finalmente en la instauración, desde hace aproximadamente dos años, del sistema de codificación asistida por computador de las causas de defunción, único recomendado actualmente por la OMS. Por lo tanto, el único proceso que es válido para identificar la causa básica de muerte (no el recuento de palabras sin sentido) se desarrolla en lapsos muy breves comparados con lo que ocurría antiguamente. Frente a la actual emergencia el DEIS ha aplicado estrategias para contar con las causas de muerte vinculadas a COVID-19 en a lo más tres días después de la recepción telemática semanal de la base de datos de hechos vitales del Registro Civil. A pesar de todo esto, la autoridad de salud ha insistido en menospreciar ese esfuerzo y en crear su propio sistema sui géneris de recolección de datos de defunciones, mientras algunos científicos se refieren a la carencia de una infraestructura sólida de datos sobre hechos vitales. Deberían conocerla primero, antes de emitir esa clase de afirmaciones.
    Por último, dado que Uds. piensan que sigo siendo integrante del DEIS, los saco de su error: jubilé hace diez años y sólo mantengo mi colaboración voluntaria con la Mesa del Convenio Tripartito para las Estadísticas Vitales, en calidad de asesora técnica, ya que sigo pensando y sintiendo que es más importante la salud de la población de este país, que todas las demás controversias. Sobre estas condiciones de salud, especialmente sobre las actuales, conviene tomar decisiones con base en los mejores datos posibles.

  2. Muchas gracias por su trabajo, gracias a ustedes se evidencia una política pública de salud equivocada, permitirá establecer responsabilidades y enmendar el rumbo para que menos personas mueran en Chile en el futuro.

  3. Es de mucha importancia estimar el impacto total de mortalidad en la pandemia. Alejandra Matus está en la dirección correcta al insistir en buscar el exceso de mortalidad. La metodología aplicada puede entregar una respuesta a la pregunta de cuantas muertes pueden ser atribuibles a la pandemia.
    Esto no significa que todas las muertes en exceso se deban a que el fallecido estaba contagiado por COVID. Es perfectamente posible que enfermedades crónicas se hayan descompensado gravemente debido a, por ejemplo, los problemas por contar con atención médica durante la pandemia.
    Sin embargo, hay un importante problema metodológico y de presentación de resultados que no se debe soslayar. Ese problema es mala utilización de la estadística inferencial. El defender los resultados usando distribuciones estadísticas y los respectivos intervalos de confianza no es adecuado si no se usa una muestra. Esa muestra debe ser aleatoria, lo más grande posible y recolectada sin sesgos. Si la muestra no cumple esas condiciones, no tiene sentido usar los procedimientos de inferencia estadística pues estos requieren esas condiciones para estimar los valores del universo de origen de los datos. Tampoco se usan los procedimientos de inferencia estadística cuando no se usan muestras porque se tiene acceso a todos los datos pues no hay nada que estimar cuando se trabaja con el universo de datos (por ejemplo un registro de todos los datos, como estos estudios de exceso de mortalidad, o el censo).
    Entonces, defender los resultados usando intervalos de confianza cuando ya se cuenta con los resultados del universo no tiene fundamento.
    La conversación debiese ir por otro lado. ¿Cuál es el exceso de muertes que se considera más allá de lo aceptable? La respuesta no es usando estadística inferencial, como ya lo vimos. Usando una muestra muy grande, una diferencia de temperatura entre 37.1 y 37.2 grados puede ser estadísticamente significativa. Sin embargo, es clínicamente irrelevante. Porque estamos usando todas las muertes para producir resultados, no podemos hablar de una muestra. Podemos hablar de los valores de la población, los cambios año a año en valores absolutos y relativos. Si las muertes son miles y miles, los intervalos de confianza van a ser estrechos y cualquier comparación va a ser estadísticamente significativa. Pero eso no les otorga a las diferencias la característica de relevante. ¿Estamos dispuestos a aceptar 200 muertes extras por mes? ¿300? ¿100? La respuesta está en la historia y en nuestras políticas públicas.
    El uso inapropiado de la estadística inferencial es un error extremadamente común. Se usa sin importar que la muestra no fue aleatoria o que no hay muestra por que se usó el universo, o el censo incluso. Argumentar desde la estadística inferencial se ha transformado en una falacia.
    Todos los meses reviso artículos enviados con la esperanza de ser publicados en revistas internacionales. Buena parte de mis comentarios apuntan a cómo mejorar la entrega de la información. Artículos prestigiosos y centros nacionales e internacionales cometen múltiples errores, desde los más básicos hasta otros de alta complejidad. Revisar artículos científicos tiene el compromiso con los lectores, para que reciban información con la calidad que esperan, y el compromiso con los autores, para ayudarlos a entregar su mensaje y que ese mensaje se ajuste a las limitaciones de los datos y la metodología disponible.

  4. Amiga.. .dígale a su hermano y a otras personas que la ayudaron en la parte “dura” del “estudio” que vuelvan a clase de Estadísticas 101. Hay tantos errores, que este artículo no pasaría ninguna revisión para alguna publicación científica seria.
    Por lo mismo, manténgase en su trabajo periodístico: no es necesario que trate de darle una “manita de gato” amateur para que parezca un paper.
    Sin perjuicio de lo anterior, creo que éste es un caso que podría ser F=>V

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