El dato, calculado por un ininteligible modelo, contradice la más elemental lógica
Los momentos más cálidos del verano, en un país de por sí de estíos tórridos y prolongados, son aprovechados por el comisariado ideológico "emergencionista" para estimular los miedos de la población mediante la propaganda. Con el aprendizaje de anteriores privaciones de libertad se emulan sus éxitos para conducir a la masa española al ruinoso camino de la mal llamada transición ecológica. Ese momento se acerca, dados los resultados electorales recientes, así que la maquinaria propagandista se lubrica para el golpe final.
De esta forma vemos titulares en los medios (todos los importantes) que aventuran el conteo de los muertos por el calor, que parece dar a entender que tienen nombre y apellidos (711). Nada que ver con la realidad. En realidad, como ahora veremos, está basado en un modelo que, como todos los modelos, es fácil de tunear para que responda a sus anhelos.
En cualquier caso aclarar, ya que nadie lo hace, que hay muy pocas defunciones en España atribuibles directamente al calor o al frío. Lo que se produce es un aumento en la tasa de mortalidad cuando hay eventos de más calor o frío. De forma que el número 711 no es más que el resultado de un cálculo matemático, carece de nombre y apellidos.
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El sistema de monitorización de la mortalidad diaria por todas las causas (MoMo) fue desarrollado en 2004, en el marco del «Plan de acciones preventivas contra los efectos de las temperaturas excesivas», coordinado por el Ministerio de Sanidad, para reducir el impacto sobre la salud de la población como consecuencia del exceso de temperatura. El objetivo de MoMo es identificar las desviaciones de mortalidad diaria observada con respecto a la esperada según las series históricas de mortalidad, y permite estimar de forma indirecta el impacto de cualquier evento de importancia en Salud Pública. MoMo propociona estimaciones de excesos de mortalidad por todas las casusas y atribuibles a un exceso o defecto de la temperatura. Se calcula diariamente, por ámbito poblacional
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El modelo El modelo de
predicción de excesos de mortalidad por todas las causas y atribuibles a
temperatura es un modelo GAM (generalized additive model) de Poisson, cuya
variable dependiente son las defunciones diarias. Las variables
independientes que se utilizan para ajustar el modelo son: • Un spline cíclico (de orden 6)
para recoger la estacionalidad anual de la mortalidad, también por provincia. • El ATO variable que mide el
efecto de la temperatura máxima, como efecto aleatorizado entre las
provincias, haciendo uso de modelos mixtos (partial pooling entre un
coeficiente único y uno por provincia). • El F_ATO variable que mide el
efecto de la temperatura mínima, como efecto aleatorizado entre las
provincias, haciendo uso de modelos mixtos (partial pooling entre un
coeficiente único y uno por provincia). • Se ajusta la tasa de defunción,
incluyendo la población de cada grupo de edad, sexo y provincia como offset. |
El resultado es tal como el que aparece abajo, con unas atribuciones por exceso de temperaturas, que no es lo mismo que morir directamente por calor, en rojo, y otras muertes atribuidas al defecto de temperatura, en morado. He señalado con un interrogante la zona donde un exceso evidente de muertes indican un pobre resultado. Aunque se atribuya a la corrección por el cambio de año no parece tener mucho sentido.
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Lo que se hurta a la opinión pública con esta forma de presentar (y manipular) los datos), es que el efecto real del aumento de la temperatura media por el supuesto calentamiento global conduce, en realidad, a una disminución de la mortalidad debido a que las temperaturas bajas generan más mortalidad que las altas temperaturas. No es evidente que, aunque las temperaturas medias sean más altas, se produzca un mayor número de olas de calor. No obstante se intentan confundir para sugerir que esto es así. Como ya he señalado muchas veces en este blog las defunciones en invierno son significativamente más altas en invierno que en verano. Si aumenta la temperatura invernal, lógicamente, disminuirá la mortalidad en esa estación, compensando de sobre las mayores muertes del verano.
Otra forma de presentarlo es por mes, que expresa de forma muy gráfica y fácil el problema en cuestión. He señalado con colores cálidos los meses cálidos y viceversa. El mes en el que se produce un mínimo de mortalidad es setiembre (verde pálido), seguido de junio y muy cerca julio y agosto. El mes más frío son enero y diciembre, seguidos de los siguientes meses fríos. Evidentemente la excepción en verde es el año maldito del COVID. Es llamativa la varianza de los meses de mayor mortalidad, atribuible a los distintos eventos de frío. Es por eso delirante que no se refleje en MoMo.
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En el artículo de 2018 de este blog:
https://meteorologosenlaniebla.blogspot.com/2018/08/menos-muertes-en-verano-que-en-invierno.html
ya resalté la coincidencia de los eventos fríos y cálidos con el aumento de la mortalidad, hecho conocido desde siembre por otra parte. Por ejemplo, el verano extraordinariamente cálido de 2003 es recordado por el gran incremento de la mortalidad que se acercó a la mortalidad de invierno de ese mismo año, sin alcanzarlos. Se aprecia perfectamente los picos de mortalidad de los invierno fríos en general más que los cálidos.
FUENTES
Estaba esperando que alguien aclarara esa exageraciones, que por supuesto, no me creía. Y sabiendo que no si no era aquí, ningún medio de los masivos, y manipuladores a más no poder, lo iba a hacer, claro. Gracias Alejandro. Datos e información meridianamente precisa y entendible.
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