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Calidad de la Data

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Analisis de datos

 

Reiniciar la economía depende de las pruebas de anticuerpos contra el coronavirus (COVID).

Si bien no soy un profesional de la salud, me dedico al análisis de data y es así es como entiendo los desafíos en la validez de las pruebas de coronavirus:

El valor que tengan las pruebas del virus dependen de la validez del test, la razón es la siguiente:

Inmunidad

Cuando el COVID entra en el cuerpo, nuestro sistema de inmunidad entra en acción produciendo la inmunoglobulina IgM. La IgM tiene una vida útil breve y permanece en el torrente sanguíneo entre 3 a 4 semanas.

Pocos días después del ataque del virus, nuestro sistema produce un segundo tipo de inmunoglobulina IgG, la cual vive en el cuerpo humano durante años. A veces, incluso para toda la vida. La IgG es la que nos da inmunidad.

En las pruebas de anticuerpos contra el coronavirus, la validez se refiere a la capacidad de detectar satisfactoriamente la IgM e IgG específica para el COVID.

 

 

La validez depende de dos factores: sensibilidad y especificidad

La sensibilidad se refiere a la capacidad de detección. Si tienes 100 muestras de sangre que ya se sabe que están infectadas y las pruebas detectan 95, significa que tienes un 95% de sensibilidad. Las 5 muestras que tenían el virus y que las pruebas no fueron capaces de detectar se consideran falsos negativos.

La especificidad se refiere a qué tan exacta es la prueba para detectar un objeto en particular. Una prueba con una especificidad del 98% significa que de 100 muestras de sangre no infectadas, el análisis identificó 98 como “no infectadas” y 2 muestras como “infectadas” (falsos positivos), que pueden provenir de otro anticuerpo.

Una prueba ideal es 100% sensible y específica. En la práctica, es común que exista un margen de error. Esto se puede entender como el umbral de validez y en ocasiones los investigadores deben priorizar entre una mayor sensibilidad o especificidad.

Si lo que buscamos es una prueba de diagnóstico, la prioridad es la sensibilidad. El objetivo incial en una pandemia debe ser rastrear a los infectados lo más rápido posible para poder aislarlos y así evitar la propagación. Tener algunos falsos positivos de IgM, a causa de sacrificar la especificidad, no sería desastroso. Quiénes estuvieron en contacto con la persona “falsa positiva” no se infectarán.

Sin embargo, con el paso del tiempo, la prueba de anticuerpos necesita una alta especificidad para detectar la inmunidad de IgG. De esta manera se podrá identificar con exactitud a aquellas personas que ya han desarrollado inmunidad y así recuperar la normalidad.

A esta altura, esto ya debería sonarle familiar. La detección de anticuerpos contra el COVID se extrapola a nuestra industria. Por ejemplo, la tasa de precisión para contar personas cuando medimos el Tráfico de una tienda, utiliza el mismo método conceptual que la medición de anticuerpos. La precisión en la detección, nuevamente depende de un equilibrio entre falsos positivos y falsos negativos.

La importancia del KPI

Con la falta (y a veces por abundancia) de información, el desafío es interpretar correctamente los datos. Para mí, la regla de oro es la Tasa de Positividad del Test.

La tasa de positividad del test es la razón entre el número de personas que dieron positivo sobre el número total de personas evaluadas en un tiempo determinado.

En el cuadro a continuación, la tasa de positividad en Chile es del 10%.

Followup
Esri Chile

El desafío de interpretar los datos es el siguiente:

El número total de pruebas realizadas (se obtiene dividiendo los contagiados por la tasa de positividad del test) se refiere al número de personas que presentaron síntomas y debieron realizarse un test.

Pero este número no representa a toda la población, sólo a las personas en riesgo que se realizaron el examen. Lo más importante, es saber interpretar este número como un valor de referencia, ya que si comparamos entre diferentes países con distintos tamaños de población y diferentes disponibilidades de test, los valores pueden inducir a conclusiones erróneas.

El número de personas que dieron positivo al examen es un dato más sustancial. Sin embargo, nuevamente si lo miramos como número absoluto se hace difícil comparar entre países y generar conclusiones sobre qué tan bien o mal va nuestra región.

Por lo tanto, como espectador, tiendo a mirar la Tasa de Positividad en Test PCR.  Independiente de la cantidad total de pruebas realizadas y del número de casos positivos probados, la Tasa de Positividad nos da una imagen suficientemente buena del panorama y permite hacer comparaciones entre regiones de diferentes tamaños.

En Chile la Tasa de Positividad ha estado alrededor del 8,8% durante el último mes. Sin embargo, en los últimos días subió a 10%. A menos que esta tasa comience a bajar, la situación en Chile estará complicada por COVID.

A muchos en la industria del Retail les podrá sonar familiar este análisis. La Tasa de Conversión de Ventas es una métrica de rendimiento ya que clasifica las transacciones (ventas) como un factor de los visitantes (oportunidad de la tienda).

La Tasa de Conversión de Ventas así como la Tasa de Positividad son poderosos indicadores claves de rendimiento (KPI).

En las tecnologías de “trackeo” de personas, la calidad de los datos depende de la relación entre los costos de lograr un nivel de validez adecuado en los datos y el valor comercial que generen los casos de negocios asociados a las decisiones que se tomen usando la información.

En las pruebas de coronavirus, los errores son la diferencia entre la vida y la muerte.

Tabla contingencia

Followup

Sensibilidad (%) = a/c *100

Especificidad (%) = e/f * 100

Falso negativo = b

Falso positivo = d

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