Como comparar tasas de mortalidad estadistica

DW: Leemos estadísticas sobre la infección y la tasa de mortalidad por el coronavirus en Alemania todos los días. Y obtenemos esas estadísticas de países de todo el mundo. ¿Hasta qué punto se puede confiar en estas cifras? ¿Son exactas?

Tobias Kurth: Los números (que tenemos en Alemania) son exactos. Sin embargo, la pregunta es si se pueden comparar con los números de otros países, lo que es muy difícil, ya que otros países informan sus números de manera diferente.

Están evaluando de manera diferente, o clasifican a las personas que murieron por coronavirus o los síntomas asociados de manera diferente. Por lo tanto, no es que los números que informamos en Alemania no sean correctos. Es solo que tan pronto se empieza a comparar estos números con el de otro país, por ejemplo, Italia, se presentan dificultades.

¿Podría ampliar esto y darnos un ejemplo de comparación con otro país?

Sí. Por ejemplo, si se realiza la prueba del coronavirus a un grupo diferente de personas (que en otro país), se tendrá una población diferente que potencialmente puede dar positivo. En Alemania, la edad media de las personas que dan positivo es de unos 45 años. En Italia, es más de 60 años de edad.

Así que, en Alemania, tenemos un grupo más grande de personas más jóvenes que dan positivo. Pero eso también significa que el grupo en Italia es mayor, y sabemos que la edad avanzada es un factor de alto riesgo de morir por la infección por coronavirus, y la edad promedio de las personas que mueren es la misma, un poco más de 80 en ambos países. así que no debería sorprendernos que cuando miras los números absolutos que se registran, Italia tenga un número mayor en comparación con Alemania.

Hay otro factor que tal vez no sea pertinente en este momento, pero la diferencia en las tasas de mortalidad de los distintos países, por ejemplo, en Italia y Alemania, también podría deberse a ciertas estructuras sociales. Sabemos que los ancianos están mejor integrados en la vida social en Italia en comparación con Alemania, y eso suele ser algo bueno.

Pero en este caso, se aumenta la probabilidad de infectarse, y los ancianos son los que tienen más probabilidades de morir de esta enfermedad. Así que eso también puede explicar algunas de las diferencias que estamos viendo en comparación con Alemania, donde los ancianos están tal vez un poco más aislados que los que viven en Italia.

¿Y sabemos cuántas muertes ocurren normalmente en esta época del año? ¿Sabemos qué es un número normal comparado con lo que estamos viendo ahora?

Esa es una muy buena pregunta y una muy importante. Y estos números son muy necesarios para ver si realmente hay un aumento en la mortalidad general. Los informes de Italia sugieren, al menos en algunas regiones, que el número de personas que están muriendo ahora mismo, y no están clasificadas como pacientes de coronavirus, también está aumentando. Así que es probable que por cada muerte por coronavirus haya otra persona que haya muerto por coronavirus pero que no se haya registrado como tal.

Pero depende del país si se dispone de datos sobre cuántas personas murieron la semana pasada, por ejemplo, para poder compararlos con la tasa media de mortalidad de esa semana en los últimos cinco años, digamos. Si hay un aumento, entonces potencialmente se vería una señal de que algo va mal.

Solo unos pocos Estados informan a una base de datos europea, así que puedes ver estos números bastante rápido. Y hasta donde yo sé, no tenemos esos datos disponibles en Alemania en este momento.

¿Así que no se está haciendo mucho para comparar esos números con las muertes de COVID-19 porque los datos no están ahí?

No en Alemania. Pero estoy al tanto de los informes de Italia. Hacen exactamente eso. Comparan el número de personas que murieron en una semana determinada —digamos, la semana pasada— con las muertes en esa semana del calendario de un año anterior, o un promedio de los cinco años anteriores. Y ahí, puedes ver un claro pico.

¿Qué probabilidad hay de que veamos un enorme y quizás inesperado pico de muertes en Alemania, o incluso en otros lugares, porque no todas las muertes por coronavirus se registran como muertes por coronavirus?

En Alemania, creo que vamos a ver más gente morir por coronavirus. Y en algún momento del futuro sabremos si también se produce un aumento de la mortalidad general, que probablemente también sea causada por el coronavirus pero que no se registra en este momento.

Globalmente, lo mismo podría ser cierto, porque no estamos haciendo pruebas a todo el mundo. Además, no analizamos a una persona que muere (como paciente sin coronavirus) para saber si realmente tenía una infección por coronavirus. Pero eso nos permitiría clasificar a las personas de manera diferente a como lo hacemos actualmente. Así que, sí, habrá un exceso en el índice de personas que mueran por el coronavirus que no estamos reportando y no estamos viendo actualmente.

El profesor Tobias Kurth es el director del Instituto de Salud Pública del Hospital Universitario Charité de Berlín. (sv/few)

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Estas frases se usan en Alemania para darse ánimos en medio de una crisis

Taza de té para esperar

En tiempos de enorme incertidumbre, si alguien desea relajar un ambiente cargado de tensión podría recurrir al alemán y decir "Abwarten und Teetrinken" (literalmente "esperar y tomar té") para calmar los ánimos propios y ajenos. El objetivo es no perder los estribos. El té llegó a Alemania desde China en torno al siglo XVII, mientras que la frase surgió a mediados del siglo XIX.

Estas frases se usan en Alemania para darse ánimos en medio de una crisis

Ante todo, tranquilidad

Confinamiento, distanciamiento social, ciudades y calles solitarias... "Immer mit der Ruhe", literalmente "siempre con calma", es una frase absolutamente aplicable en estos días. Podría servir para decirla en esos supermercados abarrotados de compradores desesperados: "Oigan, tranquilos, relájense", sería el mensaje. Otra: "In der Ruhe liegt die Kraft", es decir "la fuerza reside en la calma".

Estas frases se usan en Alemania para darse ánimos en medio de una crisis

Orejas en alto

En español se dice "frente en alto", pero en alemán son las orejas: "Halt die Ohren steif" ("mantén firmes las orejas") quiere decir "no te rindas, no pierdas la fuerza". O, cuando se usa en una despedida, es "buena suerte". El idioma replica una imagen del reino animal: algunos animales levantan las orejas cuando están atentos.

Estas frases se usan en Alemania para darse ánimos en medio de una crisis

Hierba mala nunca muere

Cuando se les pregunta a las personas mayores por su salud en Alemania, muchos responden con un guiño, una sonrisa y dicen "Unkraut vergeht nicht", lo que en español conocemos como "hierba mala nunca muere". Quieren decir que todavía tienen la fuerza suficiente para enfrentar todos los desafíos que se vienen por delante.

Estas frases se usan en Alemania para darse ánimos en medio de una crisis

Optimismo a prueba de balas

Una popular frase en el dialecto colonés dice "Et hätt noch immer joot jejange", con lo que se quiere decir que, al final, las cosas siempre salen bien. Se trata de un giro idiomático que busca mostrar que, incluso en tiempos complicados, hay espacio para la confianza imperturbable. Digamos que es una manera de ver la luz al final del túnel.

Estas frases se usan en Alemania para darse ánimos en medio de una crisis

La luz al final del túnel

Y ya que estamos, en español y en alemán se dice igual: "Licht am Ende des Tunnels sehen" es "ver la luz al final del túnel", por lo que nos encontramos ante una imagen bastante universal que sirve para expresar esperanza en medio de una situación difícil. El rayo de luz representa el optimismo frente a un escenario desafiante.

Estas frases se usan en Alemania para darse ánimos en medio de una crisis

¿Qué culpa tiene el sastre?

Una vez que uno está "aus dem Schneider", literalmente "fuera del sastre", es porque finalmente hemos atravesado y salido de una dificultad mayúscula, una frase que esperamos poder usar a la brevedad ante la crisis del coronavirus que en tantos apuros nos ha puesto.

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Como comparar tasas de mortalidad estadistica

Volume 36, Issue 2, March–April 2016, Pages 149-155

Como comparar tasas de mortalidad estadistica

https://doi.org/10.1016/j.nefro.2015.09.014Get rights and content

Existen distintas estrategias para analizar la mortalidad en diálisis peritoneal (DP), con diferentes definiciones de caso, evento, tiempo en riesgo y análisis estadístico. Un método común entre los distintos registros permitiría compararlos adecuadamente y entender mejor las diferencias reales de mortalidad de nuestros pacientes.

Revisamos y describimos las estrategias de análisis de los registros autonómicos, nacional e internacionales. Incluimos análisis de supervivencia actuarial, Kaplan-Meier (KM) y riesgos-competitivos (RC). Aplicamos los diferentes enfoques a la misma base de datos (GCDP), lo que permite mostrar las diferencias aparentes con cada método.

Se incluyeron 1.890 pacientes incidentes en DP en el periodo 2003-2013 (55 años; 64,2% varones), con FRR inicial de 7 ml/min; el 25% presentaba diabetes y un índice de Charlson de 3 [2–4]. Fallecieron 261 pacientes, 380 pasaron a hemodiálisis (HD) y 682 recibieron trasplante. Las tasas de mortalidad anual llegan a variar hasta un 20% en números relativos (6,4 vs. 5,2%) según el sistema aplicado. La estimación de probabilidad de mortalidad por RC es inferior a KM en todos los años: 3,6 vs. 4,0% el 1.er año; 9,0 vs. 11,9%; 15,6 vs. 28,3% y 18,5 vs. 43,3% los siguientes.

Aunque cada método pueda ser correcto en sí mismo y expresar diferentes enfoques, la impresión final que queda en el lector es un número que sobrestima la mortalidad. El modelo de RC expresa mejor la realidad en DP, donde el número de pacientes que pierden seguimiento (trasplante, paso a HD) cuadruplica al de los fallecidos y solo una cuarta parte continúa en DP al final del seguimiento.

There are different strategies to analyse mortality in peritoneal dialysis (PD) with different definitions for case, event, time at risk, and statistical tests. A common method for the different registries would enable proper comparison to better understand the actual differences in mortality of our patients.

We review and describe the analysis strategies of regional, national and international registries. We include actuarial survival, Kaplan-Meier (KM) and competitive risk (CR) analyses. We apply different approaches to the same database (GCDP), which show apparent differences with each method.

A total of 1,890 incident patients in PD from 2003-2013 were included (55 years; men 64.2%), with initial RRF of 7 ml/min; 25% had diabetes and a Charlson index of 3 [2–4]; 261 patients died, 380 changed to haemodialysis (HD) and 682 received a transplant. Annual mortality rates varied up to 20% in relative numbers (6.4 vs. 5.2%) depending on the system applied. The estimated probability of mortality measured by CR progressively differs from the KM over the years: 3.6 vs. 4.0% the first year, then 9.0 vs. 11.9%, 15.6 vs. 28.3%, and 18.5 vs. 43.3% the following years.

Although each method may be correct in themselves and express different approaches, the final impression left on the reader is a number that under/overestimates mortality. The CR model better expresses the reality of PD, where the number of patients lost to follow-up (transplant, transfer to HD) it is 4 times more than deceased patients and only a quarter remain on PD at the end of follow up.