23.11.21

Desinformación antivacunas, 3 ejemplos 3

La información sobre las vacunas que se está generando durante esta pandemia es tanta que a veces no es nada fácil separar el grano de la paja. Por ello en este post voy a contar tres casos de desinformación con los que me he topado recientemente y que pueden servir como ejemplo ilustrativo. 

Los he organizado por "nivel", del más básico al más sofisticado.

Allá van:

Trolls antivacunas

El primer ejemplo tuvo lugar en Twitter. Todo comenzó con este tuit que publiqué, incluyendo una tabla basada en datos oficiales de la efectividad de las vacunas en Israel:

Casi inmediatamente una cuenta (con seudónimo) escribió un comentario, mostrando su escepticismo con estos datos y haciendo referencia a este estudio que, según su interpretación, "demostraba" que eran falsos y que las vacunas no solo no habían sido efectivas en Israel, sino que estaban provocando muertes. 

¿Qué tenía de especial ese estudio? Pues lo cierto es que no mucho. Sus autores buscaron en los hospitales de su país a personas que, a pesar de haber sido vacunadas, habían sido hospitalizadas por covid, consiguiendo datos de la mitad de los hospitales e identificando 152 hospitalizaciones. De las cuales 32 habían finalizado en fallecimiento. Y, como se puede leer en el tuit, la cuenta con pseudónimo daba a entender que esas 32 personas eran realmente todas las que habían muerto en ese periodo por covid y que por ello su fallecimiento estaba relacionado con las vacunas. Los argumentos pueden sonar convincentes y preocupantes, sobre todo ante la presencia de un estudio, 152 hospitalizaciones y 32 muertes. ¿Pero realmente lo son? 

Pues no.

En primer lugar,  los autores del estudio no ponen en ningún momento en duda la efectividad y seguridad de las vacunas, simplemente identifican a personas vacunadas y  hospitalizadas (ninguna vacuna es 100% efectiva) y analizan sus características.

En segundo lugar, para saber si esos 32 fallecimientos son "todos" (o al menos muchos), podemos consultar los datos oficiales en Israel en el periodo de tiempo estudiado (mediados de enero 2021 a mediados de abril 2021). Comprobaremos que fallecieron por covid muchas más personas, más de 2000:

Si las 32 muertes de personas vacunadas ocurrieron en la mitad de los hospitales, podríamos deducir que en todo Israel, con el doble de hospitales, habrían fallecido unas 60 personas vacunadas. Una cantidad muy alejada de los 2000 fallecimientos por covid totales registrados. Es decir, la afirmación de que los 32 fallecidos eran "todas las muertes por covid" era simplemente falsa.

En resumen, la cuenta troll (creada ad-hoc para el troleo antivacunas y que después fue suspendida por Twitter) seleccionó un estudio sobre otro tema (no analiza riesgos), lo interpretó incorrectamente (deduciendo asociaciones inexistentes) y dio datos falsos (afirmar que las muertes del estudio eran todas las muertes por covid). Así es como suelen actuar las cuentas troll antivacunas, intentando "apabullar" con supuestos datos y estudios que realmente poco o nada tienen que ver con sus argumentos.

Antivacunas profesionales y cherry picking

El segundo caso que quiero contar tiene algo más de "nivel", es decir, es más sofisticado. Está relacionado con la idea de que las vacunas pueden empeorar la pandemia provocando la supervivencia de los patógenos más peligrosos y agravando de los síntomas de las personas no vacunadas, de forma análoga a lo que ocurre con la resistencia a los antibióticos.

Pues bien, a través de una persona conocida me llegó el enlace a este estudio, en el que supuestamente "se demuestra" que así ocurre. Una investigación muy técnica y exhaustiva, publicada en una revista de bastante prestigio. Se ha citado con bastante frecuencia para respaldar la teoría del aumento de las mutaciones del virus y la posibilidad del empeoramiento de los síntomas, sobre todo entre no vacunados.

En este caso vamos a hacer una análisis algo más detallado de los datos y la evidencia.

En primer lugar, si leemos el estudio comprobaremos que se trata de un trabajo de 2015, anterior a la aparición del SARS-CoV2. Además, veremos que se trata de un estudio con pollos y sobre otra tipología de virus respiratorio. Por lo tanto, las extrapolaciones directas a esta pandemia no tienen demasiado sentido. 

En segundo lugar, si hacemos una búsqueda de estudios similares, podemos encontrar "Pathogen transmission from vaccinated hosts can cause dose-dependent reduction in virulence" (2020), realizado también con aves pero más reciente que el anterior y publicado en  la misma revista al inicio de la pandemia. Y que concluyó justo lo contrario, que la vacunación reduce la gravedad de los síntomas entre los no vacunados.

En tercer lugar podemos buscar estudios más centrados en situaciones reales, con humanos y sobre esta pandemia, como "Full vaccination suppresses SARS-CoV-2 delta variant mutation" (2021). En este trabajo precisamente se analizó la relación entre el nivel de vacunación de la población y el número de variantes del SARS-CoV-2, para saber si la vacunación aumentaba las mutaciones del virus. Sus autores concluyeron precisamente lo contrario de lo que afirman los antivacunas: una mayor vacunación se asoció a una reducción de mutaciones, como se aprecia en la imagen que incluyeron:


Por otro lado, siempre es interesante hacer un pequeño ejercicio de rastreo, para saber el origen de la información y deducir posibles motivaciones de sus difusores. Si intentamos encontrar de dónde llega el estudio de los pollos nos encontraremos con canales bastante conocidos del entorno antivacunas: Aparece citado en este artículo publicado en la web de uno de los líderes del antivacunismo a nivel mundial,  Robert F. Kennedy. Y este artículo fue escrito por Joseph Mercola, otro conocido antivacunas y multimillonario vendedor de todo tipo de productos de terapias alternativas cuyo historial podemos conocer aquí. Para rematar, el artículo además fue mencionado por el youtuber y podcaster Joe Rogan (cuyo curriculum como  defensor de las terapias naturales y alternativas está en este enlace), que fue quien terminó por popularizarlo masivamente.

Este ejemplo nos sirve para comprobar cómo trabajan los antivacunas profesionales, casi todos con potentes negocios relacionados con las terapias alternativas o en contra de la medicina de verdad. Buscan y seleccionan cuidadosamente estudios, haciendo cherry picking descarado y obviando toda evidencia favorable a la medicina de verdad e interpretando libremente los resultados que le sinteresan, para que respalden sus teorías en contra de las vacunas. Y utilizando sus cadenas de contactos para difundir masivamente los mensajes.

Cocineros de datos engañosos

El último caso que voy a contar lo publiqué en forma de hilo de Twitter y es un ejemplo de cómo se cocinan los datos con el objetivo de generar mensajes para engañar y atemorizar a la gente y persuadirles en contra de las vacunas. 

Todo comienza con esta figura, que se ha hecho bastante popular por las redes sociales:


También circula una versión que alguien hizo en español:


El gráfico muestra un aumento de muertes en el grupo de personas vacunadas de marzo a mayo de 2021 en el Reino Unido, que se mantiene por encima de las muertes de las personas no vacunadas. Los datos están tomados de fuentes oficiales del Gobierno Británico y quienes lo difunden afirman (o al menos insinúan) que “demuestra” que las vacunas contra la covid han aumentado la mortalidad general de personas de 10 a 59 años.  

Vamos a analizar todos los datos para comprobar hasta qué punto esta afirmación es cierta (spoiler: no lo es):

En primer lugar, conviene comprobar si los datos son reales. Si acudimos a la fuente (enlace), nos podemos descargar el completo excel que ofrece la oficina de estadísticas británica, la ONS (Office for National Statistics), con muchos más datos de los que aparecen en el gráfico. 

Si nos centramos en la mortalidad por todas las causas, he encontrado los datos utilizados y los he representado por mi cuenta, para comprobar que, en efecto, coinciden:


De cualquier forma, al analizar el excel completo me han surgido las primeras sospechas. Los datos se han seleccionado de entre otros muchos. Por ejemplo, de entre todos los tramos de edad solo se ha utilizado el de 10 a 59 años, el más amplio (50 años, ¡medio siglo!). Y en lugar de analizar la mortalidad por covid se analiza la mortalidad general o por cualquier causa. 

Hagamos una prueba: ¿Qué pasa si representamos los datos de mortalidad, pero en lugar de solo para ese grupo, para toda la población? Pues que el resultado es muy diferente, totalmente desfavorable para los no vacunados:



Lo mismo ocurre si analizamos los datos del resto de tramos de edad, de 60 a 69, de 70 a 79 y de más de 80 años, siempre son claramente desfavorables para los no vacunados.

¿A qué se deben esas diferencias? ¿Qué está ocurriendo en el grupo de 10 a 59 años? ¿Realmente les está afectando negativamente la vacuna solo a ellos?

Es momento de analizar lo que ocurrió durante la pandemia en ese periodo de tiempo y asociarlo a lo que realmente está representando ese gráfico. Y adelanto que la clave está en la selección del grupo que se ha hecho y la edad de sus integrantes, porque aunque parece que al hablar del “grupo de vacunados de 10 a 59 años” hablamos en todo momento de las mismas personas, realmente no es así. Las personas que se “contabilizan” en el periodo representado (enero 2021 a septiembre 2021) varían de forma muy importante. Y, sobre todo, su edad. 

Lo  explico.

En Inglaterra, como en España, primero se vacunó a los más mayores y a los sanitarios. Y según se avanzaba en la vacunación, se iban abordando grupos de menor edad. Por lo tanto, durante los primeros meses de la vacunación en el “grupo vacunados de 10 a 59 años”, el del gráfico, se contabilizaban sobre todo sanitarios relativamente jóvenes. Porque el resto de vacunados, los más mayores, sobrepasaban esa edad. 

Poco a poco se fue avanzando en el proceso de vacunación, y bajando de edad, como se muestra en esta gráfica (fuente):


Finalmente les tocó el turno a las personas de 50 a 59 años. Y este momento fue muy relevante para nuestro gráfico, porque cuando todas estas personas recibieron su segunda dosis “entraron” automáticamente al “grupo de vacunados de 10 a 59 años”. Un grupo en el que, recordemos, hasta entonces solo había sanitarios relativamente jóvenes. Así que en ese momento la composición del grupo cambió radicalmente, pasando a tener como colectivo mayoritario a personas de 50 a 59 años.  La media de edad del grupo aumentó, y mucho. Y su mortalidad general también, obviamente, ¡eran más viejos!

En las siguientes figuras se puede apreciar cómo las fechas encajan perfectamente. Por un lado el periodo en el que las personas de 50 a 59 años recibieron su segunda dosis (y se contabilizaron en el “grupo de vacunados de 10 a 59 años”), el de mayor pendiente positiva de esta curva (fuente):


Y por otro, el aumento de la mortalidad por todas las causas, también el tramo de fuerte pendiente positiva:



Por lo tanto, la subida de la línea roja que se ve en el primer gráfico realmente refleja la progresiva entrada de cientos de miles de personas de  50 a 59 años en este grupo, aumentando en gran medida la edad media. Y, obviamente, la mortalidad. Como es lógico, en el grupo de no vacunados ocurre justo lo contrario: el descenso de la línea azul, la de no vacunados, se debe a la salida de los más mayores del grupo de no vacunados tras recibir la primera dosis, reduciendo la edad media considerablemente.

¿Hasta qué punto ese aumento de edad en el grupo de vacunados es elevado y se diferencia del grupo de no vacunados? El excel de la ONS no contiene esa información pero podemos hacer un cálculo aproximado utilizando otros datos también oficiales, con porcentajes de vacunados y no vacunados de cada tramo de edad (fuente). En la siguiente tabla muestro los porcentajes que he extraído para cada grupo en el momento de escribir estas líneas:



Como se puede observar, el promedio aproximado de edad de no vacunados está en torno a 25-30 años mientras que el de vacunados es de unos 40-45 años (no he realizado ninguna corrección respecto a la pirámide de población porque los porcentajes son bastante regulares en esos tramos). ¡Hay 15 años de diferencia! Y eso actualmente, pero cuando se produjo la entrada de los de 50 a 59 en el grupo la diferencia era aún mayor, ya que prácticamente no se había vacunado a los más jóvenes. Así que no es nada descabellado pensar que por aquel entonces la diferencia de edad media entre ambos grupos sería de entre 15 y 20 años. Ambos están dentro del tramo de 10 a 59, pero es obvio que no tiene ningún sentido hacer comparaciones de mortalidad por cualquier causa entre dos grupos con edades tan diferentes. 

Por lo tanto, es absurdo deducir que la mortalidad general que se ve en el gráfico del “grupo vacunados de 10 a 59 años” se debe a los posibles efectos secundarios de las vacunas. La causa más probable es la diferencia de edad, al menos unos 15 años más. La verdad es que el gráfico no aporta ninguna información sobre el cambio de la mortalidad en función del estado de vacunación, porque durante el periodo de análisis la composición de los grupos cambia radicalmente.

Todo esto no es nada nuevo ni sorprendente para los estadísticos, claro. Estamos ante un caso de la llamada "Paradoja de Simpson", un conjunto de datos que muestran un tendencia engañosa porque realmente no se están analizando de forma segmentada o desagregada (en este caso, en función de la edad). El matemático Javier Álvarez Liébana la explica estupendamente en este hilo de twitter.

Pero hay más datos que confirman que la interpretación antivacunas de este gráfico está totalmente equivocada.  Si fuera cierto que el aumento de la mortalidad que se ve en vacunados se debe a las vacunas, ese aumento hubiese continuado durante más tiempo, al entrar personas de tramos de edad inferiores. Sin embargo, el aumento se detiene repentinamente justo cuando dejan de entrar grandes cantidades de personas del tramo de mayor edad, el de 50 a 59 años. La tendencia a partir de ese momento es descendente y una tendencia de la mortalidad descendente es exactamente el efecto esperable en un grupo en el que vamos incorporando cada vez más personas jóvenes (la vacunación se hizo en edad descendente):


Otro detalle: Aunque en el excel hay datos desde principios de año, el creador del gráfico ha comenzado la representación a mediados de marzo, porque si lo hubiese hecho a partir de enero se hubiera visto que antes de comenzar la vacunación la mortalidad de los no vacunados era mayor que la de cualquiera de los dos grupos tras la vacunación. Lo cual estaría en contra de la teoría que pretende crear para desprestigiar las vacunas. Y le obligaría a tener que inventar alguna explicación poco creíble:


Por otro lado, también conviene volver a recordar que el resto de los datos que hay en el excel, que son muchos, muestran claramente que las vacunas son eficaces y seguras y que los no vacunados tienen muchos más riesgos que los no vacunados. Además, todos los informes oficiales del Reino Unido publicados semanalmente, que son docenas, concluyen lo mismo (ejemplo). Pero de estos no hablan los antivacunas, claro. 

Para terminar, viendo cómo se han seleccionado y presentado los datos, está claro que quien ha creado y difundido el gráfico tenía claro su objetivo: crear un mensaje en contra de las vacunas . Y si de nuevo rastreamos el origen de la información, llegaremos a la fuente original, que es la siguiente: 



Se trata de la cuenta de Substack de Alex Berenson, otro conocido personaje en este mundillo. Un escritor cuya cuenta de Twitter fue suspendida por difundir información falsa y peligrosa, cercano a la extrema derecha norteamericana que, como explican en este artículo, lleva toda la pandemia lanzando mensajes negacionistas y antivacunas. Lo cual le ha ayudado a conseguir cientos de miles de nuevos seguidores y multiplicar su fama y sus ingresos por suscripciones y venta de libros.

(Actualización: Poco después de publicar el hilo y este post, he descubierto que el bioestadístico Jeffrey Morris ha publicado de forma simultánea este excelente artículo analizando el gráfico de Berenson. De forma más rigurosa, profesional y detallada que un servidor, sigue prácticamente los mismos pasos y llega a las mismas conclusiones).

Reflexiones finales

Tal y como conté en este post anterior,  las noticias alarmantes sobre las vacunas que se pueden leer en internet y las redes sociales las fabrican unos pocos personajes, dedicados "full time" a ello y con claros intereses económicos y/o políticos. Es información que se propaga como la pólvora y que normalmente nadie contrasta ni rebate, porque es bastante sofisticada y desmontarla requiere conocimientos y bastante trabajo. 

Mi recomendación es alejarse al máximo de este tipo de desinformación. Hay miles y miles de expertos de todo el mundo analizando los datos y transmitiendo sus conclusiones a las entidades de referencia y a quienes toman las decisiones, así que cualquier información o noticia alarmista que se difunda a través de canales paralelos es seguro que será un bulo o una exageración, muy posiblemente generada por antivacunas profesionales.

La pandemia de Covid ha sido la oportunidad que los antivacunas llevaban años esperando, ya que les está permitiendo difundir su desinformación de forma global y masiva, captando una enorme cantidad de seguidores. Espero que en un futuro próximo se evalúe hasta qué punto son responsables de los daños y muertes por covid que están sufriendo las personas no vacunadas.

17.8.21

El negocio y la industria de los antivacunas

Esta pandemia se ha convertido en un macabro festín para los antivacunas. Muchos estamos observando impotentes cómo difunden bulos y mentiras día tras día, sin descanso, lo que les está permitiendo captar nuevos seguidores por todo el mundo.

Como cuenta la periodista experta en movimientos antivacunas Tara Haelle en este artículo del New York Times,  desde hace años hay grupos muy organizados y que han convertido esta actividad en su trabajo y negocio. Son empresas con numeroso personal, que actúan de forma sistemática y planificada, utilizando eficazmente la tecnología para crear y difundir masivamente todo tipo de desinformación sobre las vacunas. Tienen equipos de personas buscando estudios dudosos y fraudulentos, sacando de contexto resultados e interpretándolos de forma interesada. Inventando historias , testimonios y bulos. Y diseminado todo ello con innumerables posts, artículos, videos y comunicados, a diario y en todo tipo de redes sociales, foros y grupos.  Generando dudas y desconfianza entre la población, lo que les permite captar seguidores. Y ganar dinero, claro. No solo por los ingresos generados a partir de su intensa actividad en internet (por ejemplo mediante suscriptores, lo que aporta a algunos por encima del millón de dólares anuales), también a través de la creación de entidades de fines dudosos para las que buscan subvenciones y financiación. O montando  negocios de pseudoterapias y tratamientos alternativos que se promocionan criticando la medicina real y las vacunas. O promoviendo litigios contra las farmacéuticas utilizando abogados especializados.

12.7.21

¿Ser joven o estar sano protege de sufrir Covid-19 grave o mortal?

En la fase actual de la pandemia es relativamente fácil encontrar a gente que piensa que si eres relativamente joven y/o estás sano, los riesgos asociados a la Covid-19 son despreciables. Y que incluso no merece la pena vacunarse. 

En este post voy a comentar la evidencia que he encontrado sobre los efectos del Covid en personas jóvenes o sanas, para poder conocer hasta que punto este tipo de ideas son correctas y están basadas en datos.

8.6.21

Probando otra mascarilla transparente (y van 3): Vittorio, con HEIQ Viroblock

Seguimos probando mascarillas transparentes, ya que siguen estando a la venta tras la puesta en vigor de la nueva normativa para mascarillas higiénicas reutilizables. 

Tras el fiasco de la mascarilla Biovest Expression, retirada finalmente por consumo, y tras las mediocres características y resultados de su heredera, la Emotion, he encontrado una tercera similar a la venta, en este caso en un estanco. Me ha costado 10 euros.



18.5.21

Nueva mascarilla transparente Emotion, ¿esta es la buena?

Hace unos meses escribí este artículo explicando la problemática de la eficacia de las mascarillas reutilizables, en el que ilustraba la situación con un producto concreto, una mascarilla-rejilla transparente muy popular. En mi artículo analizaba sus características y, viendo los resultados, ponía en duda su capacidad de filtración y lo que decían sus certificados. 

Meses después consumo ordenó su retirada tras comprobar que su eficacia de filtración era tan solo del 15%, muy por debajo del 90% que lo que se afirmaba en sus especificaciones.

Hoy me he enterado de que la misma empresa ha puesto en el mercado una nueva mascarilla transparente, denominada "Emotion".  Y me he decidido a comprar una, ya que un producto de este tipo si es reutilizable, trasparente y de elevada respirabilidad es muy tentador. Siempre y cuando también proteja, claro.

10.4.21

AstraZeneca y trombos: ¿Merece la pena esperar a otra vacuna?

La avalancha de titulares y noticias los riesgos asociados a la vacuna de AstraZeneca y los continuos cambios de criterio está sembrando gran cantidad de dudas entre la población. Muchas personas ya no saben qué pensar y les resulta difícil tomar una decisión respecto a si vacunarse o no con esta vacuna.

El mensaje prioritario sigue siendo que los potenciales beneficios superan los riesgos pero ¿hasta qué punto es así? ¿No sería mejor esperar a que haya otra vacuna disponible (Pfizer, Moderna u otras) y con menos efectos adversos identificados?

Voy a intentar hacer unos cálculos aproximados y orientativos, que nos ayuden a tener más clara la situación, a conocer la magnitud de las cifras de riesgo y que nos puedan ser útiles a la hora de tomar decisiones. Para ello me voy a basar en los resultados de la investigación sobre los efectos adversos de AstraZeneca que se ha hecho en el Reino Unido (fuente) y en un artículo sobre el tema de Kiko Llaneras en El País incorporando datos oficiales de España  (fuente).

20.3.21

¿Por qué nos gustan tanto las conspiraciones e ir "a la contra"? La perspectiva de la motivación

La pandemia de Covid-19 ha tenido muchos efectos colaterales y uno de ellos ha sido la multiplicación de opiniones contrarias a las oficiales y el impulso de teorías de la conspiración en torno a casi cualquier tema relacionado con la misma. Desde las decisiones de confinamiento hasta el desarrollo de las vacunas, pasando por los test PCR o incluso las recomendaciones sobre mascarillas.

Todas estos posicionamientos y teorías y la desinformación que las acompañan están dificultando la gestión de la pandemia y generando un ambiente bastante enrarecido, como se explica en la investigación "Conspiracy theories as barriers to controlling the spread of COVID-19 in the U.S." (2020).  Lo cual sugiere que los profesionales de la psicología y la sociología van a tener que ponerse las pilas para identificar lo mejor posible las razones y mecanismos que hay detrás de todo este movimiento. 

En todo caso es importante que las investigaciones se hagan desde todas las perspectivas que pueden aportar valor y hay una que considero especialmente interesante, la de la motivación (la protagonista de uno de mis últimos libros, "El poder y la ciencia de la motivación"). En este post quisiera hacer algunas reflexiones personales en este sentido, como pequeña y personal aportación a todo este tema.

11.1.21

Mascarillas, revisión de la evidencia

Sin duda uno de los protagonistas de esta pandemia está siendo la mascarilla, sobre todo en occidente, donde no estamos acostumbrados a utilizarla fuera del ámbito sanitario o laboral. Como era de esperar, los debates sobre sus ventajas y desventajas se han multiplicado, hasta convertirse en otro factor más de polarización (por si teníamos pocos). Y la comercialización de algunas de ellas está dando lugar a problemas y situaciones en las que los que los consumidores estamos realmente desprotegidos, como expliqué en este post anterior.

Lo cierto es que el uso de mascarillas es una intervención sobre la que se ha dicho de todo durante la evolución de la pandemia, así que creo que es interesante conocer la última evidencia existente. En ese sentido, hace tan solo unos días se publicó en la revista Annals of Internal Medicine una revisión sobre el tema, titulada "Masks and Face Coverings for the Lay Public - A Narrative Update" (2020), que me ha parecido bastante clara y completa. 

Así que la he traducido prácticamente completa y aquí está el resultado: