Resultados del impacto poblacional: reducción de hospitalizaciones en menores de un año, especificidad causal y mortalidad

2:58:46calcular una reducción de tasas, que se interpreta de manera fácil como una reducción porcentual. Siguiente. Primero, descriptivo. Si esto hubiera sido por azar, por un

2:59:01comportamiento distinto del virus, o por otra estrategia poblacional, uno esperaría que se hubieran encontrado los cambios en la serie de tiempo en todos los grupos de edad. Especificidad de

2:59:15los efectos, Rothman clásico, sugiere especificidad causal, porque de otra manera sería difícil explicar que en los mayores de 60 años no se

2:59:30presentó un cambio, el azul es el comportamiento en 2026, se presentó dentro del canal endémico, en cambio lo que estamos viendo es un desacople, en los menores de un año

2:59:46se observó el resultado. esto, esto, Juan Diego, para la foto, esto fue lo que logramos,

3:00:07eso fue lo que ustedes logramos, eso fue lo que lograron las IPS, eso fue lo que lograron los grupos PAI, esta es la opción. Y claramente, repito, el hecho de que se haya encontrado específicamente en los menores de un

3:00:21año, es muy sugerente de que es un efecto real, específicamente dado por la intervención que solamente fue hecha para menores de un año. Que en el futuro podemos implementar la siguiente. No me atreverán a estas

3:00:34tablas, aquí está la tasa por 100 mil y el número de casos en 2023, y miren cómo 2026, no estamos considerando pandemia porque en pandemia tuvimos cuarentena, tuvimos la tasa de

3:00:49hospitalización, admisiones a que quedó mal y consulta externa más baja desde 2023. Ya que está la reducción de cese relativo, si quisieran calcular la reducción porcentual es 1 menos eso por 100, creo que lo

3:01:03tengo en el tratado. Pero miren esta maravilla que es el impacto. Entonces, esta línea negra es el comportamiento observado.

3:01:21Para que estuviéramos seguros que nuestro contrafactual está bien construido, esta línea dosada es la serie de tiempo sintética que utiliza la información histórica para reconstruir la serie de tiempo a partir del momento de la implementación.

3:01:38entonces esta línea acá es el contrafactual y la distancia entre la línea roja y la línea negra es el impacto. Estamos hablando de una reducción muy importante y el artículo en su versión final, no

3:01:53quiero dar números, lo multiplica por la población y nos dice el número de casos evitados de hospitalización, el número de casos evitados de hospitalización en UCI y el número de casos evitados en consulta externa, aunque eso

3:02:06no fue estadísticamente significativo. ¿Qué es importante? Mortalidad, no sé si es una deducción significativa. Sabemos que tres niños murieron por BCR en Bogotá durante esta temporada. Dos, no alcanzó su madre a ser

3:02:22vacunada. Uno, de hecho, nació el día que comenzamos la vacunación, o sea, que era imposible que se hubiera beneficiado. Y el tercero, era prematuro, que su madre había sido vacunada, pero no en el momento

3:02:36en que nació, que creo que fue en enero, no habíamos todavía comenzado la inmunización con anticuerpos que fue en febrero. Técnicamente, las tres muertes que se presentaron fueron en niños que no fueron alcanzados a ser beneficiados

3:02:51por la estrategia. Pero de nuevo, acá, Juan Diego, una foto del contrafactual, de la distancia. Eso fue lo que logramos. Perdón, pero es

3:03:06que esa gráfica nos emociona. De hecho, yo estuve seis meses esperando esa gráfica. Entonces, por eso no es menos. Todos.