He seguido muy de cerca el proceso epidémico del COVID 19 desde su inicio. Hacia la segunda mitad de enero me empecé a inquietar por incoherencias en la gestión del problema que estaban realizando la OMS - Organización Mundial de la Salud - y el gobierno de China. Tenía la percepción clara de que el proceso epidémico estaba fuera de control y que estábamos presenciando una gestión política y no científica apuntada a simular la realidad para atenuarla y descargar de costos políticos al gobierno de China. En la tercera entrega de esta nueva serie de artículos sobre el COVID 19 me referiré a este asunto presentando pruebas. Por el momento me basta decir que fue esa percepción la que me llevó a considerar a la pandemia como un evento de alta probabilidad.
Fue por lo anterior que a finales de enero me apliqué a construir un modelo matemático sencillo para estimar algunas variables críticas asociadas al COVID 19. Para esto utilicé la función matemática de crecimiento exponencial porque hay un acuerdo sobre que las poblaciones de virus crecen de manera exponencial al menos durante la fase de entrada de una epidemia, que era precisamente la fase del COVID 19 en el momento en que decidí investigar.
Las variables críticas que más me interesaba estimar eran la tasa de contagio, el porcentaje de contagiados no detectados y la tasa de mortalidad de infección – a la que llamaré TMI en lo sucesivo y que es la realista -. Más interés tenía en esas variables porque, “curiosamente”, nadie las está estimando y menos publicando. Aunque hay que decir que desde mediados de marzo han ido surgiendo algunas investigaciones sobre esas variables, pero cuya difusión pública ha sido escasa o casi nula. Y desde luego que tenía sobradas razones para enfocarme en esas tres variables, como veremos enseguida.
La tasa de contagio es la variable más importante en este tipo de situaciones porque nos da el índice de fuerza de penetración del virus entre la población humana. Es esta variable la que nos indica si la epidemia está perdiendo o ganando fuerza en su desarrollo. A su vez, el conocimiento del porcentaje de contagiados no detectados nos da un indicador del grado de control humano sobre la epidemia y es de gran utilidad en la estimación de la TMI – tasa de mortalidad de infección -.
Antes de continuar, me voy a desviar un poco para hacer unas aclaraciones técnicas en atención a los lectores que no son muy duchos en estos temas y para la mejor comprensión de este artículo.
El porcentaje de contagiados no detectados y las tasas de mortalidad:
Me resultó relativamente fácil estimar el porcentaje de contagiados no detectados una vez que ya tenía armado mi modelo matemático. Como era evidente que el proceso epidémico estaba fuera de control en su fase inicial, podía postular que el COVID 19 estaba siguiendo su proceso de crecimiento exponencial entre la población. Siendo así, era muy fácil proyectar su comportamiento a futuro con gran exactitud y muy alta probabilidad con solo correr simulaciones con mi modelo desde el primer día del brote en China y siempre y cuando el futuro a proyectar no sea tan largo. Al contrastar los resultados de estas simulaciones contra las estadísticas oficiales obtuve por diferencia el porcentaje de contagiados no detectados.
Como el lector podrá ver más adelante, el 27 de enero pasado pude estimar con mi modelo que el porcentaje de contagiados no detectados era de 75% como mínimo y 90% como máximo.
Para nuestros efectos, hay dos tasas de mortalidad: la tasa de mortalidad de casos, que llamaremos en lo sucesivo TMC, y la TMI - tasa de mortalidad de infección -. La TMC es la siguiente: (Total de muertos / Total de contagiados detectados) x 100. La TMI es como sigue: (Total de muertos / Total de contagiados) x 100. Suponiendo que el número de muertos está constante, estas dos tasas disminuyen si el número de contagiados aumenta y han de aumentar si el número de contagiados disminuye.
La TMC - tasa de mortalidad de casos - es muy inexacta e inapropiada para medir el efecto letal real de una epidemia porque siempre hay personas contagiadas que no están detectadas por múltiples factores. Y entre más contagiados no detectados existan, más inexacta e inapropiada es. Como yo ya había estimado el 27 de enero pasado que el porcentaje de contagiados no detectados podía ser hasta de 90% como máximo, concluí que esta tasa era muy inexacta e inapropiada para medir la letalidad del COVID 19 porque estaba muy exagerada al no considerar a ese 90% de contagiados.
La TMI - tasa de mortalidad de infección - es la más exacta y correcta para medir la letalidad de una epidemia porque en este caso estamos considerando al total de contagiados: los detectados más un estimado de los no detectados. Es así precisamente como se estima la tasa de mortalidad de la gripe estacional. Y no hay un gran problema en eso de estimar a los contagiados no detectados. Eso puede hacerse a través de procedimientos matemáticos y científicos como es el muestreo probabilístico de poblaciones. Pero no estamos limitados al muestreo, hay otros métodos y procedimientos alternativos. Como ya expliqué antes, en mi caso acudí a simulaciones con mi modelo matemático.
El lector podrá ver más adelante que este ejercicio de simulación y contrastación con las estadísticas oficiales me llevó a concluir el 2 de febrero que la TMI - tasa de mortalidad de infección – del COVID 19 era de solo 0.39%, una cifra que está muy por abajo de las tasas de mortalidad que manejaban la OMS y los medios de información.
Las inferencias y proyecciones de mi modelo matemático:
Al inicio mi investigación casera solo tenía el fin de compartir mis resultados a mis amigos y conocidos en mi página de Facebook - ver enlace a mi página de Facebook al final -. Para el día 26 de enero ya había casi terminado de armar mi modelo matemático y publiqué el siguiente comentario en mi cuenta de Facebook. Le entregó imagen de mi comentario de ese día:
Aquí va la imagen número 1
Para ese día yo ya estaba reportando que alrededor del 80% del total de contagiados no estaban detectados. Dije lo siguiente en ese entonces: “Me parece que están subestimando la cantidad de enfermos: 2,000. Las cifras no cuadran bien…debería haber ahorita unos 10,000 enfermos."
Para el día 27 de enero ya tenía bien estructurado mi modelo y empecé a publicar algunos de mis resultados en una serie de comentarios en mi perfil de Facebook. Dividí mis comentarios en cuatro capítulos considerando tres escenarios posibles para el desarrollo de la pandemia. Para ese día concluí que el porcentaje de contagiados no detectados era del 75% como mínimo y 90% como máximo. Enseguida le entrego imagen del capítulo 3 de mis comentarios de ese día, que corresponde al escenario del 90% de contagiados no detectados, y que es el que yo consideraba y sigo considerando como el más probable. Añadí a mi comentario los resultados de mi simulación.
Aquí ya tenía evidencias claras de un grave problema de subestimación de los contagiados en las estadísticas oficiales. Esta subestimación se debe a que solo estaban contabilizando a los contagiados que buscan atención médica - 10% de los contagiados - y estaban dejando fuera a los contagiados leves o asintomáticos que no buscaron atención médica - 90% de los contagiados -. Por supuesto que es un dato alarmante porque implica que los gobiernos no tienen control del problema y están tomando decisiones con información muy deficiente y sesgada. Y como veremos enseguida, el principal problema de este sesgo es que exagera demasiado la tasa de mortalidad y la gravedad de la epidemia.
El día 2 de febrero hice en Facebook el comentario más importante hasta ese momento. Titulé ese comentario de la siguiente manera: "El león no es como lo pintan…y puede ser el caso del coronavirus." Le entrego imagen de ese comentario.
Ese día, y gracias a mis estimaciones del porcentaje de contagiados no detectados, pude concluir que la OMS estaba exagerando con mucho la tasa de mortalidad de la pandemia. Mientras que las estadísticas oficiales arrojaban una tasa de mortalidad del 2.1% para ese día, mis estimaciones arrojaban una tasa de mortalidad del 0.39%.
El problema se debe a que la OMS, al no considerar en sus estimaciones a los contagiados no detectados, está usando en realidad la TMC - tasa de mortalidad de casos -. Pero ya hemos visto antes que esta tasa de mortalidad es demasiado exagerada porque no considera a los contagiados no detectados, que son hasta el 90% del total de contagiados en nuestro caso. Es por eso que sus tasas de mortalidad están siempre muy infladas, exageradas: 2.1% para el día 2 de febrero. Por el contrario, mi estimación se refiere a la TMI - tasa de mortalidad de infección -, la realista y exacta, y por eso fue de 0.39%.
Cuando la verdad de la pandemia empezó a surgir poco a poco y muy calladamente:
Meses después de que empecé a publicar los resultados de mi investigación casera empezaron a surgir investigaciones importantes que probaron que mis estimaciones eran correctas y aceptablemente exactas. Veamos eso a continuación. El 16 de marzo la Journal Science de la AAAC - Asociación Americana para el Avance de la Ciencia - publicó un estudio de varios investigadores de diversas universidades del mundo: Imperial College de Londres, Universidad de Columbia en Nueva York, Universidad de California y la Universidad de Hong Kong. Este estudio se basó en datos de China sobre contagiados detectados y de movilidad y usando un modelo de inferencia bayesiana. Su objetivo era inferir el porcentaje de contagiados no detectados y su tasa de contagio - ver nota de pie 1 -.
El más importante resultado al que llegaron es que el 86% del total de contagiados no estaban detectados hasta antes de las restricciones de viaje del 23 de enero de 2020. El lector puede apreciar que esta estimación se acerca bastante a mi estimación del porcentaje de contagiados no detectados del 27 de enero: 90%. Existe apenas una diferencia de cuatro puntos porcentuales entre las dos estimaciones.
Siendo así, si estos investigadores hubieran estimado la TMI - tasa de mortalidad de infección - hubieran llegado a un resultado muy parecido a mi estimación de la TMI del 2 de febrero: 0.39%.
Cuando detecté el enorme parecido entre los resultados de mi investigación casera y los de la Journal Science concluí que mi modelo matemático estaba funcionando con aceptable eficiencia. Fue entonces que decidí empezar a publicar mis resultados en una serie de artículos en el diario digital SDP. En la primera entrega, que inició el día 29 de marzo pasado, publiqué mis estimaciones diarias de la tasa de contagio para México desde el inicio de la epidemia. Allí expliqué también a grandes rasgos los métodos y procedimientos matemáticos que usé para construir mi modelo, incluyendo los procedimientos para convertir una función exponencial teórica en una función operable o aplicable a casos prácticos - ver nota de pie 2 -.
En ese primer artículo me referí a la posibilidad de que la enorme subestimación de contagiados en las estadísticas oficiales estuviera sesgando a la baja las tasas de contagio de la epidemia. Dije en ese artículo lo siguiente: "A estas alturas ya se sabe que alrededor del 80% de los contagiados son asintomáticos o leves. En su gran mayoría, estos casos no son reportados ni registrados. De hecho, en algunas de mis estimaciones desde enero yo he estado trabajando bajo el supuesto de que el 75% de los contagiados no están registrados." Me estaba refiriendo en este caso a las estimaciones de la Journal Science del día 16 de marzo y a la estimación que hice el 27 de enero del porcentaje de contagiados no detectados: 75% como mínimo y 90% como máximo.
El 30 de marzo la Journal Lancet anuncia los resultados de una investigación realizada sobre casos de contagiados en China continental. La TMI - tasa de mortalidad de infección - que estimaron fue de 0.66%. El lector puede ver que esta estimación se acerca mucho a mi estimación de la TMI que publiqué el día 2 de febrero: 0.39% - ver nota de pie 3 -.
Cuando los investigadores de Lancet consideraron solo a los contagiados detectados en sus estimaciones – la TMC - su tasa de mortalidad subió a 1.38%. El aumento de la tasa se debe a lo que ya dijimos antes: la TCM - tasa de mortalidad de casos - es exagerada porque no considera a los contagiados no detectados .
El día 9 de abril un grupo de investigadores alemanes comandado por el virólogo Hendrik Streeck publicó los primeros resultados de una investigación que realizaron en el distrito alemán de Heinsberg, que hasta ese momento era el más castigado por la epidemia en Alemania. Dicho estudio incluía una muestra probabilística de 1,000 personas para la detección de contagiados. Estimaron una TMI - tasa de mortalidad de infección - del 0.37%. De nueva cuenta, vea el lector que la TMI de estos investigadores alemanes es técnicamente igual a la TMI que yo estimé el 2 de febrero: 0.39%. La diferencia entre las dos tasas de mortalidad es tan baja que es despreciable, de apenas dos centésimas - ver notas de pie 4 y 5 -.
El 11 de abril la revista Economist publicó un artículo sobre una investigación realizada por Justin Silverman y Alex Washburne. Estos investigadores usaron registros administrativos de enfermedades similares a la influenza para estimar la cantidad real de contagiados por COVID 19 en EUA. Estimaron que más de 28 millones de estadounidenses ya estaban infectados por el COVID 19 y que 7 millones se infectaron entre el 8 y el 14 de marzo, lo cual está muy por arriba de los contagiados detectados en este país en las estadísticas oficiales. En base a esos datos estimaron una TMI - tasa de mortalidad de infección - del 0.1%. El lector puede ver que la estimación de estos dos investigadores se acerca bastante a la TMI que yo estimé el 2 de febrero: 0.39%.
La conclusión de estos investigadores es que el COVID 19 tiene una alta propagación, que está mucho más difundido entre los estadounidenses de lo que se piensa, pero que por ello es menos mortal de lo que implican los datos oficiales. Vale decir que su TMI - tasa de mortalidad de infección – para el COVID 19 es igual a la TMI de la gripe estacional en los EUA: 0.1% - ver nota de pie 6 -.
El 17 de abril el grupo CovModel publicó los resultados de una investigación en base a estudios por muestreo probabilístico de poblaciones realizados en Finlandia, Dinamarca y Escocia. Este grupo de investigación llegó a las siguientes estimaciones de TMI - tasa de mortalidad de infección -: 0.21% para Dinamarca y 0.03% para Finlandia y Escocia. Sin embargo, llaman a cautela en el caso de Finlandia y Escocia porque consideran que las muestras para estos dos países tienen problemas y limitaciones. De cualquier modo, el lector puede ver que la estimación de la TMI de este grupo de investigación se acerca bastante a la TMI que yo estimé el 2 de febrero: 0.39% - ver nota de pie 7 -.
El 10 de junio el Daily Mail de Londres publica los resultados de una investigación realizada por el doctor John Ionnadis de la Universidad de Stanford. Este estudio se basó en 23 estudios por muestreo probabilístico en diferentes países. Una de sus conclusiones es que el gobierno británico ha subestimado la cantidad de contagiados de manera significativa. Según el estudio, alrededor de 20 millones de británicos ya estarían infectados con el COVID 19. En contraste, el gobierno británico tenía para ese momento 4.67 millones de infectados en registro. Esto significa que el gobierno británico estaba subestimando a los contagiados en aproximadamente 77%. A su vez, este investigador estimó una TMI - tasa de mortalidad de infección - del 0.25%, pero advierte que podría ser tan alta como 0.78% - ver nota de pie 8 -.
De nueva cuenta, el lector puede constatar que la estimación del porcentaje de contagiados no detectados de este investigador es muy parecida a mi estimación mínima del 27 de enero: 75%. Hay apenas dos puntos porcentuales de diferencia entre ambas estimaciones. También la estimación de este investigador para la TMI – tasa de mortalidad de infección - se acerca bastante a la TMI que yo estimé el 2 de febrero: 0.39%.
El 2 de octubre ocurrió la revelación más importante hasta el momento. El Director de Emergencias de Salud de la OMS, el doctor Mike Ryan, declaró que las "mejores estimaciones" de la agencia indicaban que alrededor del 10% de la población mundial ya había contraído el COVID 19. Los funcionarios de la agencia llegaron a esa estimación usando una buena cantidad de estudios de anticuerpos por muestreo probabilístico realizados en todo el mundo - ver nota de pie 9 -.
Esta declaración es tremendamente importante porque viene de un funcionario importante de la OMS y por las estimaciones que podemos extraer de aquí sobre las variables críticas que nos ocupan. Vamos a eso enseguida.
Si el 10% de la población mundial ya estaba infectada por el COVID 19 para el 2 de octubre, eso significaba que para esa fecha había ya 773 millones de personas contagiadas. Para ese mismo día existían a nivel global 34,416,804 contagiados detectados en las estadísticas oficiales. Como esa cantidad es apenas el 4.5% del total de contagiados, eso significa que la OMS estuvo subestimando a los contagiados en el mundo en 95.5%. Vuelva a notar el lector que ese porcentaje que hemos estimado a partir de la declaración del doctor Ryan es muy cercano al porcentaje de contagiados no detectados que yo estimé como máximo el día 27 de enero: 90%. Hay apenas 5.5 puntos porcentuales de diferencia entre ambas estimaciones.
Para ese mismo día 2 de octubre existían a nivel global 1,023,998 muertos por el COVID 19 en las estadísticas oficiales. Considerando el estimado de 773 millones de contagiados en el mundo que podemos derivar de las declaraciones del doctor Ryan, esto significa que la TMI - tasa de mortalidad de infección - es de apenas 0.13%. Otra vez vuelva a notar el lector que esta estimación se acerca mucho a la TMI que yo estimé el día 2 de febrero: 0.39%.
Este resultado es tremendamente importante porque viene de un alto funcionario de la OMS y porque implica que la TMI - tasa de mortalidad de infección - del COVID 19, que es la tasa real, es prácticamente la misma que la TMI de la gripe estacional en los EUA y otros países avanzados: 0.1%.
El 8 de octubre la University College de Londres publicó un estudio basado en datos de la Encuesta de infección por COVID 19 de la Oficina de Estadísticas Nacionales del Reino Unido. Es una encuesta que analiza la relación entre los síntomas del COVID 19 y los resultados de la prueba del mismo en una muestra probabilística de 36,061 personas con residencia en Inglaterra, Gales e Irlanda del Norte. Todas las personas de la muestra se hicieron la prueba del COVID entre el 26 de abril y el 27 de junio y proporcionaron información sobre si tenían algún síntoma - ver nota de pie 10 -.
Los resultados mostraron que 115 personas - 0.32% - tuvieron un resultado positivo en la prueba. De esas 115 personas que resultaron positivas o portadoras del virus, 99 o el 86.1% dijeron no tener síntomas el día de la prueba. Ese 86.1% es el porcentaje de contagiados que no estarán registrados en las estadísticas oficiales de contagiados porque, al no tener síntomas, no acudirán en busca de asistencia médica. Vuelva a notar el lector que esta estimación del porcentaje de contagiados no detectados se acerca bastante a mi estimación del 27 de enero: 90%. Hay apenas una diferencia de 3.9 puntos porcentuales entre ambas estimaciones.
Con este repaso breve a las investigaciones científicas más importantes que se han dado desde marzo hasta días recientes, creo que al lector ya le queda claro que mis estimaciones de enero eran correctas y de una alta exactitud. Esto demuestra también que la OMS había estado subestimando el total de contagiados en 90% - mi estimación - o en 95.5% - la estimación que derivamos de las declaraciones del doctor Ryan -. Y por supuesto que es este grave sesgo en las estadísticas oficiales lo que ha ocasionado que la tasa de mortalidad de esa agencia internacional sea escandalosamente exagerada e irreal. Como ya dijimos antes, la realidad es que la tasa de mortalidad real del COVID 19 es prácticamente igual a la tasa de mortalidad real de la gripe estacional.
¿Y qué tan exagerada ha sido la tasa de mortalidad de la OMS? A eso vamos enseguida.
El día que la OMS asustó al mundo con declaraciones engañosas:
El día 3 de marzo el director general de la OMS, Tedros Adhanom Ghebreyesus, convocó a una rueda de prensa que tuvo la mayor atención de los medios de información en virtud de que estábamos en la entrada de la pandemia. Ese día Tedros declaró con aire de alarma que la tasa de mortalidad del coronavirus era más alta de lo que se pensaban inicialmente. Luego añadió lo siguiente al texto: "A nivel mundial, alrededor del 3.4% de los casos de COVID-19 reportados han muerto. En comparación, la gripe estacional generalmente mata a menos del 1 por ciento de los infectados." - ver nota de pie 11 -.
Hay varios problemas muy graves en esas declaraciones de Tedros. El primer problema es que estaba usando la TMC - tasa de mortalidad de casos -. Note la palabra "casos" cuando se refiere a esa tasa: "alrededor del 3.4% de los 'casos' de COVID 19 reportados han muerto." Pero ya he mencionado antes los inconvenientes de esta tasa. Al no tomar en cuenta el total de contagiados Tedros estaba exagerando escandalosamente la tasa de mortalidad real.
Si hacemos un breve flashback de las investigaciones que comentamos antes se prueba que Tedros exageró. Yo estimé el 2 de febrero una TMI - tasa de mortalidad de infección - de 0.39%. Las investigaciones científicas subsecuentes estimaron siempre una TMI muy parecida a la mía, donde destaca la TMI de 0.13% que derivamos de las declaraciones que dio el 2 de octubre pasado el doctor Ryan, funcionario de la OMS. Esto nos permite concluir que la TMI - tasa de mortalidad de infección - del COVID 19 siempre ha sido muy parecida a la TMI de la gripe estacional en EUA y los países avanzados, que es del 0.1%. Y con esto creo que queda perfectamente demostrado que Tedros, el director de la OMS, exageró escandalosamente la tasa de mortalidad del COVID 19 en sus declaraciones del 3 de marzo.
Si suponemos que la TMI correcta es la que derivamos a partir de las declaraciones del 2 de octubre del doctor Ryan de la OMS, entonces Tedros exageró la tasa de mortalidad del COVID 19 hasta en 26 veces su valor real. Si esto no es un escándalo, entonces no sé qué diablos es el escándalo.
Otro problema con las declaraciones de Tedros está en la comparación que hizo entre tasas de mortalidad. Para el COVID 19 usó la TMC - tasa de mortalidad de casos -, pero para la gripe estacional usó la TMI - tasa de mortalidad de infección -. Note la palabra "infectados" cuando se refiere a la tasa de mortalidad de la gripe estacional: "en comparación, la gripe estacional generalmente mata a menos del 1% de los 'infectados'." Pero esto es ilegítimo porque estaba comparando dos variables que no son comparables por definición.
¿Cómo explicar estas incoherencias y absurdos del presidente de la OMS? ¿A la OMS le resultaba imposible conocer la verdad en este asunto o de plano mintió?
En sus declaraciones del 3 de marzo Tedros nos deja la impresión de que quiere blindarse con el pretexto del “conocimiento imposible” contra las posibles consecuencias políticas que le podrían venir por eso de exagerar la tasa de mortalidad en forma tan escandalosa. Eso ocurrió cuando dice que los expertos no han podido cuantificar a los contagiados no reportados. Sin embargo, podemos echar abajo este pretexto con lo siguiente.
Si desde el 27 de enero yo pude estimar con alta exactitud el porcentaje de contagiados no detectados y la TMI - tasa de mortalidad infección - del COVID 19, y si semanas después fueron surgiendo investigaciones científicas de alto nivel que corroboraron mis estimaciones, entonces es necesario concluir que esto era un conocimiento accesible para todos y que la OMS estaba en completa capacidad de hacer esas estimaciones desde enero y, por obvias razones, con mucho mayor exactitud que el que escribe. Negarse a aceptar esto es controvertir los hechos y caer en el absurdo de creer que yo, un mexicano ordinario, tiene más poder de análisis e investigación que toda la OMS.
Bajo la anterior premisa, debo concluir categóricamente que Tedros mintió deliberadamente para exagerar la tasa de mortalidad del COVID 19 de una manera escandalosa. Y los móviles de Tedros en su mentira me quedan claros si me atengo a la ilegítima comparación de tasas de mortalidad en que incurrió.
Como no puedo creer que Tedros y su equipo de colaboradores sean una partida de torpes que desconocen que su comparación de tasas de mortalidad era ilegítima, me veo precisado a concluir categóricamente que usaron esa comparación para tocar y conmover al mundo con la emoción del miedo y darle poder persuasivo a su mentira. Le explico a continuación este truco de Tedros y su equipo con datos reales.
Como Tedros estaba usando la TMC - tasa de mortalidad de casos - del COVID 19, él debió compararla contra la TMC de la gripe estacional. Pero esta comparación hubiera tranquilizado mucho al mundo porque ya sabemos que la TMC del COVID 19 era de 3.4% para ese entonces y la TMC de la gripe estacional es del 10% al menos en los países más avanzados. Siendo así, esta comparación no le era útil a Tedros porque hasta el más tonto hubiera concluido que el COVID 19 era menos letal que la gripe estacional. Así que Tedros eligió sacrificar la verdad para persuadir con el miedo y procedió a comparar de manera ilegítima la TMC del COVID 19, que era del 3.4%, contra la TMI - tasa de mortalidad de infección - de la gripe estacional, que es del 0.1% al menos en los países más avanzados. Y por supuesto que con esta segunda comparación falaz e ilegítima la abrumadora mayoría de personas se asustó.
Fue un truco algebraico y conceptual ingenioso y muy eficaz. Su eficacia se debe a que la abrumadora mayoría de las personas en este mundo tienen limitaciones de conocimiento que les impiden detectar y descifrar el truco falaz y se lo comen como verdad inobjetable. Y su eficacia se refuerza con la falacia de la autoridad: “si lo dice el presidente de la OMS, entonces es cierto”, se dice la gente.
A la vista de lo anterior, digo que Tedros Adhanom Ghebreyesus, el director de la OMS, mintió deliberadamente en sus declaraciones del 3 de marzo, sacrificó verdad por persuasión para tratar de tocar y mover al mundo con el miedo. Así que lo cierto es que a la OMS jamás le interesó el conocimiento de la naturaleza de la epidemia y el COVID 19. Y si les interesó y buscaron ese conocimiento, entonces optaron por reservarlo para ellos mismos y decidieron comunicarnos a nosotros un relato de horror mezclado de realidades y ficciones.
Desgraciadamente para todos, este hombre recibió mucha ayuda de los medios de información porque tomaron su relato de horror y lo difundieron tal como si fuera una verdad inobjetable y seguimos en las mismas hasta el momento. Y el resultado es una ola de pánico que ha llevado a muchos gobiernos del mundo a tomar decisiones radicales erróneas que a la postre serían de muy poca utilidad en el combate a la epidemia y reportarían grandes costos económicos y sociales a todo el mundo. Me estoy refiriendo en esos errores a las políticas de cierre económico que se vinieron a consecuencia de esa ola de pánico. Pero sobre este punto del cierre económico me ocuparé en la siguiente entrega de esta nueva serie de artículos sobre el COVID 19.
Notas de pie:
1.- https://science.sciencemag.org/content/368/6490/489
3.- https://www.thelancet.com/journals/laninf/article/PIIS1473-3099(20)30243-7/fulltext
4.- https://www.tagesschau.de/regional/nordrheinwestfalen/corona-studie-heinsberg-101.html
8.- https://www.dailymail.co.uk/news/article-8399665/What-TRUE-death-rate-Covid-19.html
10.- https://www.ucl.ac.uk/news/2020/oct/symptoms-covid-19-are-poor-marker-infection
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