Las cifras de COVID-19 - ¿Todavía te las crees?

Publié par Contra información sur 3 Février 2021, 16:49pm

Pregunta interesante: ¿cuál es el número real de pacientes hospitalizados por causa del COVID-19?

Este número es aún más importante que se conozca porque su evolución es :

1.no sólo un indicador del éxito o fracaso de la respuesta a la "pandemia".

2.sino también la justificación de ciertas decisiones, como las de confinar

Por tanto, la cuestión no es baladí. Intentemos ver con más claridad...

Cuando nos dan "el número de pacientes hospitalizados con un diagnóstico de COVID-19", ¿de qué estamos hablando exactamente? Se trata de hospitalizaciones convencionales? en reanimación? en cuidados intensivos? pacientes que ya no tienen COVID-19 pero que siguen hospitalizados para el seguimiento de las secuelas? o para cuidados de larga duración o rehabilitación? ¿O una amalgama de todas ellas?

¿Se trata de pacientes ingresados en el hospital por sospecha de COVID-19, o son pacientes que ingresaron en el hospital por un problema diferente, cardíaca por ejemplo, pero que dieron positivo en el test PCR realizado por el hospital y que no tenían síntomas? Por no hablar de que estos tests de PCR positivos son muy a menudo falsos positivos, e incluso si son realmente positivos no significa necesariamente que la persona sea contagiosa...

Por no hablar de los frecuentes "errores de introducción de datos" que cometen las administraciones de los hospitales. Errare humanum est...

¿Me sigues o ya te has perdido?

El periódico Nice Matin se ha interesado recientemente por esta cuestión, y cuál ha sido su sorpresa al constatar profundas discrepancias entre las cifras de "pacientes hospitalizados con diagnóstico de COVID-19" dadas por Santé Publique France, y las de los hospitales, para el departamento de Alpes Marítimos:

Interesante, ¿no?

Interrogada por los periodistas sobre estas profundas divergencias, Santé Publique France dio explicaciones tranquilizadoras (véase aquí un artículo de 20 Minutes), aunque un poco confusas, como que el "perímetro" tenido en cuenta por los unos y los otros no era el mismo, y que por tanto todo esto era absolutamente normal.

Digamos....Pero eso no explica el porqué:

1.esta divergencia de la evolución comenzó repentinamente a principios del 2ª confinamiento (finales de octubre) para detenerse al final del mismo (mediados de diciembre). ¿Santé Publique France cambiaría permanentemente de método estadístico? ¿Y por qué?

2.esta divergencia súbita, aparecida al principio del segundo confinamiento, transformó convenientemente una curva decreciente (estadísticas del hospital) en una curva creciente (estadísticas del SPF), lo que constituye una diferencia crucial... que era el momento justo para justificar dicho confinamiento....

Probablemente soy un terrible conspirador al imaginar tales manipulaciones de los números. Sin embargo, no se trata de un caso aislado, y esta "evolución" en la forma de recoger los datos se ha producido curiosamente en casi todas partes.

Por ejemplo, en Estados Unidos, un estudio publicado en octubre de 2020 por el IPAK (Institute of Pure and Applied Knowledge), que se puede encontrar aquí, muestra que en marzo de 2020, el CDC estadounidense cambió repentinamente su método de recopilación de datos sobre las causas de muerte, sin obtener previamente las autorizaciones necesarias, creando una categoría de "casos probables" además de los casos debidamente diagnosticados por tests de laboratorio.

Dado que sólo hay un 6% de muertes para las que Covid-19 es la única causa posible de fallecimiento, el resultado de este extraño y repentino cambio ha sido una multiplicación por más de quince del número de muertes debidas al Covid, como se aprecia en el siguiente diagrama, con una disminución paralela de las comorbilidades como causas de muerte:

Así es como se puede crear la ilusión de una pandemia aterradora que se extiende a gran velocidad, para así sembrar el miedo y conseguir la aceptación de las medidas que se quieren aplicar.

Es inteligente, ¿no?

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