Desde el Comité Español de Matemáticas (CEMat) se hace un llamamiento a todos aquellos investigadores en el ámbito de la comunidad Matemática / Estadística / Científica de Datos que hayan desarrollado modelos predictivos para variables de interés en la expansión del virus COVID-19, con el objetivo de construir un meta-predictor o ?predictor cooperativo? para facilitar a las autoridades información del comportamiento a corto plazo de las variables de mayor interés. En su web podéis ver los detalles del llamamiento: http://matematicas.uclm.es/cemat/covid19/ Un saludo, Rubén. -- Rubén Fernández Casal https://rubenfcasal.github.io Dep. Matemáticas, Universidade da Coruña Centro de Investigación en Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (CITIC) [[alternative HTML version deleted]]
Yo sólo puedo aportar lo que comenté el otro día y las nuevas evidencias en línea a lo que planteaba: la hipertensión, y la hipertensión+diabetes supone riesgo de acabar en UCI o fallecer. Pueden tener algún efecto las medicaciones antihipertensivas en el pronóstico del paciente? pues parece que sí: No sólo hay tres estudios registrados en clinicaltrials.gov que plantean datamining de este tipo de informaciones (medicaciones previas como factores predictivos de uci o letalidad) : https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04318418 https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04318418 https://clinicaltrials.gov/ct2/show/NCT04318418 Sino que ya hay un primer estudio chino (un casos -controles de más de 500 pacientes... https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.03.20.20039586v1) que ya da unos primeros resultados: los ARA II (losartán, valsartán, olmesartán, etc...) "protegerían" al paciente respecto a COVID, frente el resto de medicaciones antihipertensivas tanto en cuanto a ingreso a UCI como a mortalidad por pneumonía en mayores de 65 (OR=0.343, 95% CI 0.128-0.916, p=0.025). Falta más evidencia, la de los tres anteriores y lo que alguien con acceso a datos de prescripciones pueda aportar, pero no sé si veis el alcance de esto: si se llega a confirmar con más evidencias esta asociación, tocaría que la AEMPS dictara órdenes a los médicos que tratan hipertensos, para que substituyan otras medicaciones y se pasan a ARA II durante el período de pandemia. Si tenéis a mano algún epidemiólogo clínico, que hagan algo ya! El mié., 1 abr. 2020 a las 13:36, Rubén Fernández Casal (< rubenfcasal en gmail.com>) escribió:> Desde el Comité Español de Matemáticas (CEMat) se hace un llamamiento a > todos aquellos investigadores en el ámbito de la comunidad Matemática / > Estadística / Científica de Datos que hayan desarrollado modelos > predictivos para variables de interés en la expansión del virus COVID-19, > con el objetivo de construir un meta-predictor o ?predictor cooperativo? > para facilitar a las autoridades información del comportamiento a corto > plazo de las variables de mayor interés. > > En su web podéis ver los detalles del llamamiento: > http://matematicas.uclm.es/cemat/covid19/ > > Un saludo, Rubén. > > -- > > Rubén Fernández Casal > https://rubenfcasal.github.io > Dep. Matemáticas, Universidade da Coruña > Centro de Investigación en Tecnologías de la Información y las > Comunicaciones (CITIC) > > [[alternative HTML version deleted]] > > _______________________________________________ > R-help-es mailing list > R-help-es en r-project.org > https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es >-- ----- Fight back spam! Download the Blue Frog. http://www.bluesecurity.com/register/s?user=c2Jlcmdvbm9u [[alternative HTML version deleted]]
Estimados Desde mi lugar leí el correo y algo de la página web, yo creo que es muy bueno buscar alternativas, colaborar, plantear desafíos comunes y compartir conocimientos. No hay gran construcción sin aporte de muchos granitos de arena. Miro la fuente de datos, esos datos no son médicos, son un conteo de pacientes, sanos, enfermos, muertos, dentro de unos meses se podrá comparar a que país o región le fue mejor por iniciar antes la cuarentena, sobre el respeto a la misma, pero a nivel muy general. Por ejemplo, que aporta la fuente de datos sobre densidad geográfica de la población, edad, sexo, raza, porque hay diferencias, como ser en el paludismo y los hindúes, porque hay una relación huésped y hospedador, hay asintomáticos, hay reglas biológicas superiores al conocimiento de la ciencia en su conjunto y sobre el matemático. Utilizando la matemática, estadística, y lo referente a esta lista, ¿Qué paciente necesita antes el respirador a los fines de distribuir en forma eficaz los recursos médicos escasos? Eso es útil, aporta, el resto solo crea ruido y gráficos para los medios de comunicación, como si se tratara un desfile de modelos, la televisión en lugar de elegir chicas elige gráficos. Distinto, es decir, la fuente de datos tiene 80 variables médicas, 8 demográficas, 10 geográficas, busquemos que podemos aportar. Lo escribo yo, que soy veterinario y durante muchos años analicé datos en un hospital animal, lo escribo yo que vi donde ingenieros borraron de su análisis enfermedades letales y realizan tesis doctorales, enfermedades que son de denuncia obligatoria, pero ellos juegan a ser médicos con sus estadísticas predictivas. Si hay datos médicos, yo dono mi tiempo, no prometo resultados, simplemente intentaré lo mejor que pueda, pero también comprendo el desafío de buscar la mejor descripción posible con los datos que tienen. Saludos y valoro lo que intentan hacer. Javier Rubén Marcuzzi El mié., 1 abr. 2020 a las 8:36, Rubén Fernández Casal (< rubenfcasal en gmail.com>) escribió:> Desde el Comité Español de Matemáticas (CEMat) se hace un llamamiento a > todos aquellos investigadores en el ámbito de la comunidad Matemática / > Estadística / Científica de Datos que hayan desarrollado modelos > predictivos para variables de interés en la expansión del virus COVID-19, > con el objetivo de construir un meta-predictor o ?predictor cooperativo? > para facilitar a las autoridades información del comportamiento a corto > plazo de las variables de mayor interés. > > En su web podéis ver los detalles del llamamiento: > http://matematicas.uclm.es/cemat/covid19/ > > Un saludo, Rubén. > > -- > > Rubén Fernández Casal > https://rubenfcasal.github.io > Dep. Matemáticas, Universidade da Coruña > Centro de Investigación en Tecnologías de la Información y las > Comunicaciones (CITIC) > > [[alternative HTML version deleted]] > > _______________________________________________ > R-help-es mailing list > R-help-es en r-project.org > https://stat.ethz.ch/mailman/listinfo/r-help-es >[[alternative HTML version deleted]]