Únete á nosa canle de Whatsapp
Durante este ano de pandemia escribiuse moito sobre se o coronavirus SARS-CoV-2, causante da enfermidade Covid-19, é estacional do mesmo xeito que outros virus respiratorios. É dicir, se a súa capacidade de infección dependerá do clima e será maior cada ano no outono ou inverno. Pero a resposta faise de rogar.
A semana pasada, lía en grandes titulares que finalmente se confirmou que ao coronavirus pode considerarse estacional. “Todo está no ‘frío’: atopan por que o coronavirus podería converterse nun inimigo estacional”, sentenciaba un titular. “Tal e como acontece coa gripe, os casos concentraranse fundamentalmente no inverno e case desaparecerán no verán”, anunciaban moitos medios.
Pódese facer un gran titular como este sobre o coronavirus –ou sobre calquera outro tema– baseándonos nun único resultado publicado por persoas de ciencia en revistas de ciencia. Pero coidado, porque como mínimo hai que contrastar e validar os resultados do estudo en cuestión. E asegurarse de que se poden reproducir, claro.
Facémonos pouco favor se nesgamos a interpretación dun resultado científico cara a aquilo que, por un motivo ou outro, nos interesa. Como pode que fose este caso.
Que sabemos sobre a estacionalidade do coronavirus
Polo que se sabe, a transmisión do coronavirus SARS-CoV-2 non só se ve influída polas condicións ambientais, senón tamén por outros factores variados entre os que se atopan os de tipo sociolóxico, microbiolóxico e fisiolóxico.
Con todo, hai estudos que obvian por completo estes factores. E non é o único erro metodolóxico que se repite. Como explicaba hai uns meses o experto en ciencias atmosféricas David Pino en The Conversation, con frecuencia os estudos non consideran outras variables que poden estar a influír na análise estatística dos datos, nin tampouco o desfasamento temporal dos datos analizados, nin sequera que a temperatura e a humidade son variables dependentes (o cal inflúe nos resultados estatísticos). É máis, por regra xeral téndese a confundir correlación con causalidade.
Non estou moi seguro de se as persoas de ciencia en realidade confundimos a correlación con causalidade ou se, simplemente, preferimos obviar ese feito. Por exemplo, creo que todo o mundo entende que o feito de que exista correlación entre a temperatura e a incidencia da Covid-19 non implica que a temperatura sexa a causa de que se produza unha maior ou menor incidencia da enfermidade.
Un titular rechamante baseado nunha correlación feble
Hai uns días, unha universidade estadounidense lanzaba unha nota de prensa co titular “Global analysis suggests Covid-19 is seasonal” (“Unha análise global suxire que a Covid-19 é estacional”). Interesado, lin con detalle o contido da noticia, que incluía declaracións do autor responsable do artigo afirmando: “One conclusion is that the disease may be seasonal, like the flu. This is very relevant to what we should expect from now on after the vaccine controls these first waves of Covid-19” (“Unha conclusión é que a enfermidade pode ser estacional, como a gripe. Isto é moi relevante respecto a o que poderiamos esperar a partir do momento no que a vacina controle estas primeiras ondas da Covid-19.”)
Aínda que ese “pode ser estacional” non é unha aseveración categórica, que a continuación se afirme “Isto é moi relevante” pode facernos pensar que as análises realizadas achegan resultados que nos levan a dalo por feito. En busca de argumentos que me permitisen, chegado o momento, falar con coñecemento de causa, fun ao artigo orixinal (“Temperature and Latitude Correlate with SARS- CoV-2 Epidemiological Variables but not with Genomic Change Worldwide”), e lin con calma o seu contido.
Aproveito para dicir que o artigo foi publicado na revista científica Evolutionary Bioinformatics, con boa reputación e con revisión por pares, e con cuxo editor-xefe, Dennis Wall, teño unha gran amizade.
Un coronavirus estacional? O risco engadido da pandemia no inverno
Na miña opinión, o artigo está moi ben escrito e argumentado. As análises realizadas, para a metodoloxía estatística que utilizaron, son adecuadas. Os resultados exprésanse correctamente e as conclusións do resumo están en consonancia cos resultados obtidos. Nelas, os autores son prudentes e utilizan palabras como “as tendencias… suxiren un efecto estacional”. E tamén conclúen que “serán necesarios máis estudos para poder determinar se as correlacións son máis probables debido a…”. Nada definitivo.
Non me explico e cústame entender como, fronte ao público (porque no artigo científico exprésao todo adecuadamente), o autor do traballo “vende” os resultados case como unha afirmación categórica. Máis aínda, e postos a analizalo con detalle, as correlacións que se obteñen no traballo, aínda que estatisticamente significativas, son, na súa maioría, febles (cun valor medio absoluto de 0,24, nun rango absoluto entre 0 e 1). E se nos fixamos nas máis interesantes, como a relación entre temperatura e incidencia, ou entre temperatura e mortaldade, os números dinnos que apenas se pode explicar alén dun 7% da súa posible relación.
Outros estudos co mesmo fin utilizan unha metodoloxía que é máis adecuada para este tipo de análise, como os modelos matemáticos bayesianos, e non unha simple correlación por moi estatisticamente significativa que sexa. É o caso do artigo “Seasonality and uncertainty in global Covid-19 growth rates” (Estacionalidade e incerteza nas taxas de crecemento global da Covid-19), publicado na revista PNAS, por indicar un exemplo de rigor mesmo no propio título do artigo.
Xa o dixo Bertrand Russel:
“O concepto de probabilidade é o máis importante da ciencia moderna, especialmente porque ninguén ten a menor idea do que significa.”
* Francisco José Esteban Ruiz é profesor titular de Bioloxía Celular da Universidad de Jaén.
Cláusula de divulgación: o autor recibe fondos da (PAIUJA-EI_CTS02_2019) e da Junta de Andalucía (BIO-302).
