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Ayer, dando un paseo por LinkedIn, llegué a un post en el que se debatía sobre el COVID-19 y su impacto. Es cierto que son tiempos convulsos a nivel mundial, en los que la afectación del virus a nivel sanitario, social y económico está siendo enorme.
Hay múltiples recursos en los que informarse y vivimos un bombardeo de noticias que, en ocasiones, no nos permite ser críticos sobre la calidad de la información que recibimos.
Pensando en la veracidad de distintos indicadores, en estos tiempos en que se instaura una especie de ‘conspiranoia‘ sobre si un país está actuando mejor o peor que otros en base a números tales como contagios, ratio de fallecimiento, ingresos en UCI, curados, etc…, nos planteamos si el problema quizás sea que no hay una definición de calidad estandarizada de indicadores a nivel global. Extrapolándolo a nuestro mundo tecnológico, a la monitorización y al análisis, por todos es sabido que para poder gestionar de manera correcta un proyecto, medir la salud del negocio, o el estado de la infraestructura, es primordial la correcta definición de indicadores.
Para poder medir, extraer conclusiones y comparar, es necesario saber qué hay detrás de los indicadores y definir éstos de manera correcta.
Cómo se calcula el COVID-19 por país
En cuanto a la crisis del COVID-19, distintos países están publicando sus métricas, pero… para poder comparar cómo está siendo la afectación en cada uno de estos, debería haber indicadores calculados con la misma lógica, independientemente del país. Habría que plantearse cómo está calculando cada país sus números. Para ello, hemos intentado recabar información sobre este proceso de obtención del dato en distintos países.
China
En el caso de China, cabe destacar algunos datos referentes a la forma de obtener métricas. Al ser el primero que contrajo el virus, fue una referencia para el resto de países en cuanto a la evolución de la situación. Por ello, se convierte la transparencia en un factor fundamental a la hora de exponer los datos.
En el ultimo mes, se publicó en varios periódicos que el número de casos de COVID-19 reportado por China era erróneo debido a las siguientes cuestiones:
- Los pacientes con síntomas eran enviados a casa sin ser realizarles tests.
- Aquellas personas infectadas pero asintomáticas no eran incluidas en el recuento oficial de casos confirmados.
- Aquellas personas que murieron antes de ser testeadas no se registraron en el recuento oficial.
En referencia al número de muertes no registradas, se confirmaron hace 10 días en los medios 1.290 muertes adicionales en la ciudad de Wuhan, lo que equivaldría a un 50% más de los reconocidos hasta el momento.
Alemania
En Alemania, las muertes de pacientes con alguna condición subyacente de salud no eran registradas como muertes por coronavirus. A dichas personas, no se les realizó el test por lo que, no se sabe cuantas pudieron ser causadas por el virus. Alemania podría estar teniendo un número alto de contagios porque está poniendo medios a la hora de detectar el virus, pero podría estar registrando menos fallecidos de los que realmente tiene.
Estados Unidos
En Estados Unidos no se realizan tests a aquellas personas asintomáticas, incluyendo en este grupo al personal medico que trata con pacientes del virus cada día. En cuanto al numero de muertes, la CDC (Centers for Disease Control and Prevention) anotó que las muertes causadas por el COVID-19 pueden ser erróneamente clasificadas como muertes por neumonía en ausencia de resultados positivos del test.
Por otra parte, como sucedía en China, en el registro oficial solo se incluían los nuevos casos y muertes que hubieran sido previamente confirmadas por un test en laboratorio. Hace pocos días, la CDC anunció que empezarían a incluirse aquellos posibles casos y muertes de COVID-19 de ahora en adelante.
Contando, además, con que en la mayoría de países no se contabilizan por COVID-19 aquellas personas que hayan fallecido fuera de un hospital. Otros países han llegado incluso a contabilizar fallecidos como curados por considerar que ya no son contagiosos.
La importancia del gobierno del dato
Tras un análisis exhaustivo, no hemos podido dar con una clave común entre distintos países a la hora de contabilizar los datos del COVID-19.
Para hacer un seguimiento de la situación, conocer realmente la magnitud y poder ayudarse entre distintos países, se debería estar aplicando un gobierno generalizado del dato a nivel global. En otras palabras, definir de manera estandarizada distintos puntos/criterios desde:
- Responsabilidad del dato: En primer lugar, y más importante, quién es el responsable del gobierno del dato; quién va a dirigir los datos, a decidir cómo se obtienen, gestionan, mejoran, etc…
- Origen del dato: Definir una política generalizada acerca de dónde viene es importante de cara a estandarizar el proceso.
- Definición de un modelo de datos: ¿Qué datos son necesarios para evaluar y medir la situación actual?
- Factores condicionantes y procesamiento del dato: Esto es de suma importancia, porque permite calcular globalmente los indicadores. Es decir, ¿qué se tendrá en cuenta para contabilizar contagios? ¿Y fallecimientos?
- Mejora del dato: Definir mecanismos de mejora y cambios sobre los datos. Hay que ser conscientes de que un cambio en la manera de calcular, puede hacer que no se pueda dar seguimiento a los indicadores y no se puedan analizar sus tendencias. De hecho nos ha pasado recientemente en España, que pasamos de calcular contagios en base a PCRs positivas a añadir también positivos en tests rápidos, lo que cambió el indicador drásticamente y días después se tuvo que volver al modelo de cálculo anterior. En todo caso, de aplicar un cambio, éste debería ser generalizado en todos los países.
- Accesibilidad al dato: Este es un gran problema que hemos encontrado. Así como no hay un modelo estándar global de cálculo, tampoco hay un repositorio común donde obtener estos datos. Cada país cuenta con sus propias fuentes donde se puede consultar, sin seguir mismos criterios, ni formatos. Además, al menos en España, no hemos encontrado una manera automatizada de obtener el dato.
- Integridad del dato: Así mismo, en este gobierno del dato, se debería estar analizando y garantizando su integridad. ¿Cumple el dato con el cometido y la necesidad para los cuales se está generando? ¿Es un dato de calidad?
Aplicando este gobierno del dato, todos los países estarían midiendo por igual y se podrían comparar de manera fehaciente. Desde hace algún tiempo, los datos son la base de la toma de decisiones, por lo que, independientemente del caso, hay que darles la importancia que tienen, cuidarlos y trabajarlos para que aporten el valor que realmente tienen.
En Open3s llevamos desde 2009 trabajando con datos, ayudando a nuestros clientes a definir y ejecutar el Plan de Gobierno del Dato, y sabemos la importancia que tiene. Si necesitas ayuda con el Gobierno del Dato, no dudes en contactarnos.
Una vez más, nos damos cuenta de la importancia del dato.
Autoras: Nerea Sánchez Fernández y Sara Estévez Manteiga, Área Big Data
