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Un estudio de seroprevalencia del coronavirus dará pistas sobre dispersión y velocidad de contagio

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“El estudio de seroprevalencia que realizará el Gobierno de España con el objetivo de conocer la extensión del Covid-19 dará pistas de patrones de dispersión y velocidad de contagio, útiles para planes de manejo de la pandemia”, así lo ha asegurado Edgar Benítez, experto de la Universidad de Navarra en metodología de la investigación y estadística, en referencia al estudio diseñado por el Instituto de Salud Carlos III y el Instituto Nacional de Estadística (INE).

En total se realizarán tests a 30.000 familias de todo el territorio nacional y el estudio se desarrollará en dos o tres oleadas, ya que “el problema no es estático; se necesita evaluar el crecimiento de la población potencialmente inmunizada”, afirma.

Con respecto a la selección de más de 60.000 personas, unas 500-600 por provincia, el investigador asegura que “se busca tener una muestra representativa, por lo que se debe tener acceso a cualquiera de los hogares. El INE dispone de bases de datos que permiten su fácil identificación”.

Asimismo, señala dos estrategias que facilitarán el trabajo. La primera es el muestreo multietápico: “Cada etapa facilita llegar a cada hogar con el menor sesgo posible, es decir, que no queden grupos sin evaluar”. Otro factor es la estratificación, “que permite tomar una muestra mínima y una proporcional a la población, para que aquellos estratos con mayor número de personas tengan un tamaño proporcional en la muestra y así queden representados equitativamente”.

Ventajas del muestreo frente al censo 

Una de las ventajas del muestreo, si se realiza de acuerdo con los criterios mencionados en el diseño de muestra, “es que permite tener una evaluación instantánea de la situación, una fotografía”, añade. Apunta que trabajar sobre el 100% de la población (censo) “es un proceso tan complejo que fácilmente ocasiona errores que se multiplican con cada nuevo dato ingresado”. Esto puede derivar en que “al final el resultado sea peor que si se hubiera evaluado solo una muestra representativa”, además de los problemas asociados a la logística y el coste que implicaría por su magnitud.

En lo que respecta a la heterogeneidad de la expansión del virus en todo el territorio español -no todas las provincias están afectadas de igual modo-, Edgar Benítez destaca que influye en dos elementos relevantes del tamaño de la muestra, la variación y la precisión.

“Al evaluarse la presencia o no de la infección, valores bajos de prevalencia de la enfermedad se relacionan con alta variabilidad y la necesidad de mejorar el nivel de precisión, lo que redunda en la necesidad de aumentar el tamaño de muestra”. No obstante, indica que en esta estrategia “se busca tener valores mínimos de muestra que pueden corregir  este sesgo” (unas 500-600 por provincia).

El experto alude a la importancia de este tipo de estudios. “Todo lo que se mide se controla y, por ende, se mejora. Es una frase que se repite con frecuencia en la administración de proyectos. De lo contrario, las tácticas y estrategias que se propongan serían definidas de manera aleatoria o, peor aún, sesgadas por intereses o prejuicios”.

El Dr. Benítez es profesor del Máster Universitario en Big Data Science de la Universidad de Navarra, coordinado este curso por el Instituto Cultura y Sociedad (ICS) y, a partir del que viene, por el Instituto de Ciencia de los Datos e Inteligencia Artificial, adscrito a TECNUN Escuela de Ingenieros

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