Al principio fue el Dato, y el Dato era con Dios, y el Dato era Dios. Prácticamente no sería necesario actualizar el Evangelio de Juan para que nos sirviera hoy. La Sociedad Digital ha sustituido el Logos por un código binario que los Oráculos no dudan en reescribir en función de sus necesidades. Y la Razón Estadística no está exenta de sutilezas dialécticas. En 1984, Georges Orwell describe una sociedad nazi en la que la Política consiste en reescribir el pasado. No tuvo que esforzarse mucho por imaginar un mundo así de terrorífico: trabajó como censor de noticias para la BBC durante la Segunda Guerra Mundial.
Empezamos a tirar de un cabo del ovillo en los últimos días de marzo. Y fue por pura casualidad de la vida que estaba ojeando los datos y gráficos del Servicio de Vigilancia de la Mortalidad Diaria cuando procedieron a restar 3.000 muertes del cómputo estadístico de su web. Tomamos entonces la decisión de duplicar cada día sus bases de datos para poder medir y visualizar el rastro de esos cambios. Fruto de ese trabajo, hoy tenemos un material valioso que nos permite conocer cuántas personas han fallecido en exceso desde el origen estimado de la crisis sanitaria.De entrada, algo que sorprende a muchos lectores. Los datos relativos a la mortalidad en España son inciertos y sujetos a manipulaciones. Para muestra un botón: en el artículo del 4 de abril nos referimos al último dato que el INE publicaba . El dato de 2018 que HOY el INE vende a sus lectores y público televisivo es: 427.967 y el de 2019, 418.556. Ninguno de los dos coincide, ni con lo publicado anteriormente por el INE, ni con las cifras del Servicio de Vigilancia de la Mortalidad Diaria (385.845), ni mucho menos con el número de pensionistas que causó baja en 2019 (453.127). Por supuesto, tampoco iban a parecerse nada a las series publicitadas por las terminales mediáticas del Ministerio de Sanidad.Conscientes del problema que planteaba la solvencia de las fuentes de datos, desde el principio centramos nuestro esfuerzo en verificar las diferencias relativas. El exceso de muertes, tal y como lo define la Red EuroMomo en la que está integrado el Servicio de Vigilancia de la Mortalidad Diaria, es la diferencia entre las muertes esperadas y las muertes observadas. Y dado que no existen diferencias estadísticas significativas entre ambas, en las series previas que ya tenían publicadas en 2018 y 2019, esa referencia inicial es útil por más relativa que sea. En teoría, las personas fallecidas en 2018 y 2019 no pueden resucitar ni aparecer en los Registros Civiles con 2 años de retardo. Pero, por sorprendente que parezca, ambas cosas ocurrieron a lo largo de 2020, después del mes de abril. Para muestra otro botón:Muertes esperadas de 2019 publicadas por el MoMo el 13 de abril de 2020
Muertes esperadas de 2019 publicadas por el MoMo el28 de abril de 2020
Muertes esperadas de 2019 publicadas por el MoMo el 16 de noviembre de 2020
En pocas palabras, el nuevo milagro de los panes y los peces. Fallecen más personas pero se reduce el exceso de muertes. ¡Resucitan en el computo global, con casi 2 años de retardo! Pero, en lugar de aparecer los muertos que han ocultado en los registros del pasado (394.339 -385.845=8.494 muertes), permanecen invisibles.La pregunta es: ¿Es posible conocer, aunque sea de un modo relativo, el exceso de muertes real que se ha producido en España desde que se origina la primera desviación significativa en octubre de 2019? La respuesta es si. El método es relativamente sencillo, aunque se vuelve más difícil de manejar a medida que avanza el tiempo. Del cómputo global de muertes verificadas hay que restar las muertes esperadas desde el 1 de enero de 2018. Para verificar las muertes publicadas, tenemos que remontarnos en cada caso al momento anterior a las “actualizaciones”, comparando sus propias bases de datos. La suma de esos parciales verificados nos da el cómputo global de muertes desde el 1 de enero de 2018 y las que han ocultado en 2017, ya fuera de nuestro alcance. Pero hace pocos días, el INE confirmaba que el gobierno hizo desaparecer 18.000 muertes en marzo y abril, tal y como publicó INLUCRO en mayo.Computo global (método simplificado):
A esa cifra (1.176.456) hay que sumar el número de muertes verificadas entre el 1 de enero y 1 de abril de 2018 (128.610). Un total de 1.305.066 decesos certificados por los Registros Civiles en 1118 días. El número de muertes esperadas que corresponde a ese periodo, según los datos previos del Servicio de Vigilancia de la Mortalidad Diaria asciende a 1.154.320.Sin contar las bajas ocultas en las estadísticas de 2017, entre el 1 de enero de 2018 y el 22 de enero de 2021 (última actualización del MoMo), el exceso de muertes verificadas asciende a 1.305.066 – 1.154.320= 150.746. Esa cifra no da una ratio que nos permite medir con precisión el incremento de la mortalidad en España. 150.746 en un periodo de 480 días equivalen a una tasa del 30,25%. Más de 300 personas al día. La pregunta pertinente, sigue siendo la misma: ¿De qué se muere toda esa gente? Sin autopsia y con un perfil estadística extraño, que el 85% de las víctimas sean mujeres de más de 75 años parece indicar que un factor determinante es su mayor longevidad. Han fallecido 60.000 ancianas más. ¿Un virus machista que se ceba con los hombres jóvenes y las abuelas mayores de 75 años?(c) BelgePara profundizar, ver también:
Poco a poco, los demás medios de comunicación cogen nuestro rebufo y se acercan a las cifras que venimos verificando desde hace 10 meses: 383 fallecidos por día https://www.libremercado.com/2021-01-31/119113-fallecidos-por-covid-19-segun-los-servicios-funerarios-6704213/¿Cuántos españoles han muerto en exceso en los últimos 1.000 días?
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En los estudios biodemográficos de la mortalidad, los dos métodos clásicos más utilizados (Del Panta&Livi Bacci, Dupâquier), utilizan o un modelo de estimación en base a medias móviles truncadas (descartando datos extremos por arriba y por abajo), o medias móviles encuadrantes “no consecutivas” (para estudiar el año X, no se tienen en cuenta los datos del año X+1 ni X-1). Precisamente para evitar o disminuir inconsistencias por errores, omisiones, o como apuntan los indicios, abiertas manipulaciones de los “datos-fuente”.
Sobre el hecho (provisional) de que hayan fallecido muchas más mujeres ancianas que hombres ancianos, las mujeres son más numerosas en las cohortes ancianas, y tienen mayor esperanza de vida. Ambas dos circunstancias hacen que “en colectivo”, las mujeres ancianas sean más numerosas y más añosas que los hombres ancianos. Desconozco si solo por ese sesgo numérico de partida se justifican las diferencias observadas en fallecimientos; pero sin un sesgo de morbi-mortalidad por causa sexual, lo esperable es que falleciesen más mujeres que hombres. Ya no se si tantas más.
La diferencia de edad y la tasa de supervivencia (que podría deberse a que duermen de media una hora más al día) explica que sean más numerosas, pero no necesariamente que mueran más. Y desde luego, no en esa proporción. Mueren estadísticamente 20.000 hombres jóvenes y 60.000 ancianas más. El incremento es proporcional, lo cual es extraño. Lo que llamo Teoría del Bunker desafía el concepto de “contagio”. No puede ser solo un contagio (causa exógena aleatoria). En UK mueren, por lo visto, 300 personas por día en sus casas. Sería lógico pensar que, debido a las circunstancias hospitalarias y demás, la proporción se habría incrementado, pero observamos dos cosas. Pasan a 300 a 400, pero se mantienen constante, y el incremento es idéntico al que se registra para las defunciones en Hospitales y Residencias de Ancianos.
Dado que las estadísticas británicas están bien hechas, y no han intentado ocultar las muertes en exceso, es un dato relevante. ¿Porqué no muere más gente desasistida en sus casas? La única respuesta que se me ocurre es que el contagio, como tal, afectó a la población en general antes del “Bunker”. Pero entonces no es necesariamente un “patógeno disruptivo”. De ahí que busque como demostrar como afecta a grupos específicos. Ojalá las estadísticas españolas fueran algo más elaboradas y se pudieran estudiar un mayor número de correlaciones extrañas o atípicas.