John Ioannidis advirtió que el COVID-19 podría ser estadísticamente el fiasco del siglo. Tenía razón.

Todos parecen estar de acuerdo que hay un problema con la falta de fiabilidad de los datos relacionados con el COVID-19.

El jueves, un funcionario de salud de Florida dijo a una estación local de noticias que un joven que figuraba como víctima de COVID-19 no tenía ninguna condición subyacente.

La respuesta sorprendió a los reporteros, que buscaron información adicional.

"Murió en un accidente de moto", aclaró el Dr. Raúl Pino. "Se podría argumentar que pudo haber sido el COVID-19 el que causó el accidente. No conozco la conclusión de eso".

La anécdota es un ejemplo ridículo de una controversia real que ha inspirado algunos memes coloridos: ¿qué debería definir una muerte de COVID-19?

Aunque la pregunta es importante, tales incidentes pueden ser sólo la punta del iceberg en cuanto a la falta de fiabilidad de las estadísticas relacionadas con el COVID-19.

En mayo, una emisora de radio pública en Miami dio a conocer lo que pronto se convirtió en una historia nacional. Los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades de los Estados Unidos (CDC) habían estado combinando las pruebas de anticuerpos y las pruebas virales, ocultando las mediciones claves que los legisladores utilizan para determinar si deben reabrir sus respectivas economías.

La historia pronto fue recogida por NPR, que habló con un epidemiólogo que condenó la práctica.

"No es apropiado reportar tanto la serología como las pruebas virales bajo la misma categoría, ya que estos dos tipos de pruebas son muy diferentes y nos dicen cosas diferentes", declaró a NPR la Dra. Jennifer Nuzzo del Centro de Seguridad de Salud de Johns Hopkins.

El Atlántico pronto siguió con un artículo que explicaba que la agencia estaba pintando un cuadro inexacto del estado de la pandemia. La práctica, dijeron los escritores, estaba haciendo difícil saber si más personas estaban realmente enfermas o simplemente habían adquirido anticuerpos en la lucha\ contra el virus.

Los expertos en salud pública no estaban impresionados.

"¿Cómo pudo el CDC cometer ese error? Esto es un desastre", dijo Ashish Jha, el Profesor K. T. Li de Salud Global en Harvard y director del Instituto de Salud Global de Harvard.

En cierto modo, el "desastre" no fue una sorpresa. Dos semanas antes, la Dra. Deborah Leah Birx, la coordinadora de respuesta del grupo de trabajo de la Casa Blanca sobre el coronavirus, se reportó que había hecho pedazos a la agencia en una reunión, diciendo "no hay nada que venga del CDC que pueda confiar".

Las preocupaciones de Birx sobre los datos del CDC no aliviaron las preocupaciones sobre la manipulación de datos. El New York Times especuló que tal vez la agencia había tratado de "reforzar los números de prueba con fines políticos". El Texas Observer se preguntó si el estado estaba "inflando sus números de pruebas de COVID incluyendo pruebas de anticuerpos".

Considerando las jactancias a veces cómicamente inexactas del Presidente Trump sobre la destreza de los Estados Unidos en las pruebas, tal vez esas preguntas no eran injustificadas. Muchas de las personas que hablaron con el Times dijeron que la respuesta era más simple, atribuyendo el sistema defectuoso a "la confusión y la fatiga en los sobrecargados departamentos de salud estatales y locales".

Si la manipulación de los datos hubiera sido el motivo, los arquitectos de la estratagema tuvieron un duro despertar. Las cifras de las pruebas se dispararon, pero también las cifras de los casos; el aumento a finales de junio y a lo largo de julio generó nuevos temores de una segunda ola y más cierres y más acusaciones de que Estados Unidos estaba haciendo una chapuza en la pandemia. (El aumento fue el resultado tanto del incremento de las pruebas, incluyendo las de anticuerpos, como del resurgimiento del virus).

Las tensiones entre la Casa Blanca y su propia agencia se agudizaron la semana pasada cuando la Administración Trump le quitó a la CDC el rol de recolectar los datos sobre las hospitalizaciones de COVID-19.

¿Un fiasco de datos de proporciones históricas?

Es difícil leer el drama, la incompetencia y la confusión sin pensar en el Dr. John Ioannidis, la Cátedra C.F. Rehnborg de Prevención de Enfermedades de la Universidad de Stanford.

En un artículo de STAT del 17 de marzo, Ioannidis advirtió que el mundo estaba viendo lo que podría resultar en el "fiasco de datos del siglo". Le preocupaba que los planificadores centrales estuvieran haciendo cambios radicales y reflexivos sin suficientes datos.

Encerrar a la gente sin conocer el riesgo de mortalidad del COVID-19, podría tener graves consecuencias sociales y financieras que podrían ser totalmente irracionales, advirtió Ioannidis.

"Es como si un elefante fuera atacado por un gato doméstico. Frustrado y tratando de evitar al gato, el elefante salta accidentalmente de un acantilado y muere", dijo Ioannidis, uno de los científicos más citados del mundo.

En cierto sentido, ya se ha demostrado que Ioannidis tiene razón. Los modelos en los que se inspiraron los bloqueos ya han demostrado estar astronómicamente errados. Pero ese no fue el único ejemplo.

Todos los días parece que hay otra noticia sobre errores o confusiones en la información.

El martes fue un laboratorio en Connecticut donde los investigadores dijeron que descubrieron una falla en un sistema de pruebas del virus. La falla resultó en que 90 personas recibieron falsos positivos. Puede que no parezca que sean muchos, pero los investigadores dijeron que la prueba se utiliza en laboratorios de toda América.

Unos días antes, se anunció que Texas había eliminado 3.484 casos de su conteo de casos positivos de Covid-19 porque el Departamento de Salud de San Antonio estaba reportando casos "probables". Ninguna de las personas había dado positivo en la prueba de COVID-19.

No sabemos cuántos nuevos casos son casos probables y no positivos, pero sabemos que son muchos. Eso se debe a que en abril, el CDC cambió su reporte para incluir a las personas que no habían dado positivo con el virus pero que podrían tenerlo. (Los criterios del CDC para calificarlo como un caso probable son más que un poco confusos).

Como señaló la Associated Press, el cambio se hizo bajo la premisa de que "las muertes podrían aumentar pronto porque los funcionarios federales de la salud ahora podrán clasificar las enfermedades  no confirmadas con pruebas de laboratorio".

La única cosa en la que todos están de acuerdo

COVID-19 ha estado lejos de ser el virus más mortal de la historia moderna, pero ha sido el más divisivo. El público, los políticos, los expertos en políticas y los funcionarios de salud pública han estado en desacuerdo sobre lo mortal que es y sobre la mejor manera de contenerlo.

Pero en lo que todos parecen estar de acuerdo es en que las cifras que tenemos, muertes y casos, están muy equivocadas. Un nuevo informe del CDC estima que las tasas de COVID-19 son 10 veces más altas que las reportadas. Ioannidis puso la cifra aún más alta, estimando hace semanas que ya habían sido infectadas 300 millones de personas en todo el mundo.

Las muertes son más complicadas.

El New York Times dice que las muertes por COVID-19 han sido masivamente subestimadas. El Dr. Ashish Jha, hablando con Lawrence O'Donnell en MSNBC, estuvo de acuerdo, diciendo que la mayoría de los expertos están de acuerdo en que hay un "subconteo sustancial".

Otros, incluyendo casi un tercio de los estadounidenses según una encuesta reciente, creen que el número de muertos de COVID-19 está inflado. Esto incluye a los médicos que dicen que los profesionales de la medicina están siendo presionados por los administradores de los hospitales para añadir el coronavirus a los registros de defunción.

Escribiendo para American Mind, Angelo Codevilla argumentó recientemente que si el CDC hubiese usado el mismo criterio para el virus del SARS que el COVID-19 -principalmente "síndrome de dificultad respiratoria aguda grave"- el total de muertes por COVID en los EE.UU. habría sido de 16.000 hasta junio.

Nadie sabe la verdadera cifra, por supuesto. Pero lo único en lo que parecen estar de acuerdo la izquierda y la derecha es que los datos que tenemos son basura. Y sin embargo, la lección que seguimos escuchando es "confía en los expertos".

"Sigan a la ciencia. Escuchen a los expertos. Hagan lo que les digan", dijo Joe Biden en abril.

Pero pensadores tan diversos como Matthew Yglesias en Vox hasta el autor Matt Ridley han señalado los peligros de seguir ciegamente a "los expertos", especialmente cuando han demostrado estar espectacularmente equivocados, desde el principio, con la pandemia de COVID-19.

"Es peligroso confiar demasiado en modelos que llevan a los políticos a bloquear la sociedad y destruir los medios que tiene la gente para ganarse la vida", dijo Ridley recientemente a John Stossel. "El peligro está en ambos lados".

Ridley tiene razón. Los expertos no pueden ponerse de acuerdo con sus propios números o incluso responder claramente si un hombre que murió en un accidente de motocicleta, mientras estaba infectado, debe ser etiquetado como una muerte por COVID-19.

A la luz de esto, tal vez es hora de que los expertos ejerzan algo de humildad y empiecen a ofrecer orientación a los individuos en lugar de abogar por la fuerza bruta de manera colectiva.