Es entretenido echar un vistazo a las causas de muerte más comunes (y todavía más, a las más raras) de la gente que aparece en la Wikipedia (y que tiene una causa de muerte informada en la caja lateral). Son estas.
Se puede jugar más con el asunto corriendo
select ?cod (count(distinct ?who) as ?count)
where {?who <http://dbpedia.org/ontology/deathCause> ?cod.}
order by desc(?count)y sus variantes aquí.
[Fe de errores: en varias secciones de lo que sigue se hace referencia a 2018 como año completo. En realidad, solo se están usando los datos de los trimestres 2, 3 y 4 de 2018, que es en los que hay solapamiento entre los datos del INE y de MoMo.]
Es un error tomar las cifras de MoMo literalmente. Está explicado por doquier: MoMo no es el INE sino un sistema de alerta temprana por mortalidad. MoMo es el mejor sistema rápido que existe. El INE es lento (a día de hoy, solo tiene disponibles resultados provisionales de mortalidad del la primera mitad de 2019).
Estos días se habla de MoMo y por primera vez en quince años largos, el público está contemplando gráficas como
que resumen lo más jugoso del sistema. MoMo (de monitorización de la mortalidad) es un sistema desarrollado por el ISCIII para seguir en tiempo casi real la evolución de la mortalidad en España.
Utiliza como fuente de datos fundamental la procedente de los registros civiles informatizados, que son la práctica mayoría (aunque no todos: queda excluido ~5% de la población). Además, las defunciones tienen cierto retraso en la notificación, como ya he comentado aquí.
Hubo un tiempo en el que había que hacer caso a Aristóteles. Era lo que se esperaba de toda persona culta de la época. Así que, supongo, o te fiabas de lo que ven tus propios ojos o dabas por bueno que las mujeres tenían menos dientes.
Hoy nos piden que hagamos caso de nuestras autoridades sanitarias. Incluso, supongo, cuando dicen que el periodo más bajo de mortalidad en España ocurre en primavera (fuente).
[Nota: el código relevante sigue estando en GitHub. No es EL código sino UN código que sugiere todos los cambios que se te puedan ocurrir. Entre otras cosas, ilustra cómo de dependientes son los resultados de la formulación del modelo, cosa muchas veces obviada.]
Continúo con la entrada de ayer, que contenía más errores que información útil respecto a objetivos y métodos.
Los objetivos del análisis son los de obtener una estimación del número de casos activos de coronavirus en la provincia de Madrid. La de los casos oficiales tiene muchos sesgos por culpa de los distintos criterios seguidos para determinarlos a lo largo del tiempo. Sin embargo, es posible que los fallecimientos debidos al coronavirus, antes al menos de que se extienda el triaje de guerra, son más fiables. Eso sí, la conexión entre unos (casos) y otros (defunciones) depende de una tasa de letalidad desconocida. El objetivo del modelo es complementar la información de los casos notificados con la de defunciones.
[Este es un aviso para todos aquellos que depositan una excesiva fe en lo que nos cuenta el INE.]
La causa de muerte no es la causa de muerte. Al menos, necesariamente. Lo que el INE llama causa de muerte es una imagen distorsionada de la causa de muerte por culpa de un embudo administrativo.
Comiendo con unos epidemiólogos en el ISCIII hace un tiempo, me decían, con cierta envidia, cómo en otros países como Dinamarca, se registraban hasta ocho causas de muerte: la última, la concomitante, la… Y bromeaban diciendo que, al final, todos nos morimos de parada cardiorrespiratoria.
[En esta entrada deambulo peligrosamente por los límites de un NDA; sin embargo, me siento obligado a exponerme a las posibles consecuencias debido a la gravedad de las circunstancias actuales.]
En España existe un mecanismo de monitorización de la mortalidad diaria por todas las causas. Su existencia no es explícitamente pública, pero sí que existen indicios implícitos de su existencia en informes de salud pública: véanse, p.e., referencias a MoMo y EuroMOMO aquí. [Nota: MoMo es el acrónimo de mortality monitoring].
La pregunta es relevante porque en demografía, epidemiología y otras disciplinas entre las que no se suele contar la economía, se suele agrupar la población en grupos de edad (y/u otras variables relevantes). Son habituales los grupos de edad quinquenales y la pregunta es: ¿son homogéneos dichos grupos de edad a lo largo del tiempo?
No es una pregunta baladí: ha dado lugar a noticias como Why So Many White American Men Are Dying que no, no se explican por la desesperación o por la epidemia de opioides sino por el envejecimiento relativo de los grupos de edad en cuestión. En EE.UU., claro, no en España.
Continúo con esto.
(El pico de primeros de agosto corresponde a la ola de calor).
Resumen:
Es sabido que nacen menos niños en domingo, efecto, parece de la planificación de partos. Tengo cierto indicio, que voy a ver cuándo (y si) puedo corroborar, de que también hay menos fallecimientos. Mírese
que es una gráfica de mortalidad diaria en España y en la que, contumazmente, los días 2 de junio (domingo), 9 de junio (domingo) y 16 de junio (domingo), las observaciones quieren salirse de las bandas que para que no trotaran libérrimamente por el plano cartesiano construyó el bueno de Monsieur Poisson.
