Portada
mis comunidades
otras secciones
#2:
93 muertos, las camas a igual ritmo y las UCI igual... No ha bajado nada. Absolutamente ningún dato positivo.
#23:
#22 En primer lugar, leo directamente los datos del Momo a partir de la web. Así no hay que estar descargando ficheros y siempre tienes los últimos datos publicados.
data max(data$fecha_defuncion) - 40) %>%
filter(fecha_defuncion < (max(data$fecha_defuncion) - 6))
El siguiente paso es eliminar los registros detallados por sexo y edad. El MoMo presenta los datos de una manera muy curiosa.
data2 %
filter(nombre_sexo == "todos") %>%
filter(nombre_gedad == "todos")
Defino una fecha de cierre, que es la última de las disponibles
f_cierre %
filter(ambito == "ccaa" & !nombre_ambito %in% c("Ceuta", "Melilla")) %>%
group_by(nombre_ambito) %>%
mutate(fallecidos = runMean(defunciones_observadas, 7),
esperados = runMean(defunciones_esperadas, 7),
ratio = fallecidos / esperados) %>%
filter(fecha_defuncion == f_cierre) %>%
select(nombre_ambito, fecha_defuncion, esperados, fallecidos, ratio) %>%
arrange(-ratio)
nombre_ambito fecha_defuncion esperados fallecidos ratio
1 Madrid, Comunidad de 2020-10-11 107. 148. 1.39
2 Navarra, Comunidad Foral de 2020-10-11 14.9 20.7 1.39
3 Rioja, La 2020-10-11 5.5 7.14 1.30
4 Castilla - La Mancha 2020-10-11 48 60 1.25
5 Extremadura 2020-10-11 26.3 32.6 1.24
data max(data$fecha_defuncion) - 40) %>%
filter(fecha_defuncion < (max(data$fecha_defuncion) - 6))
El siguiente paso es eliminar los registros detallados por sexo y edad. El MoMo presenta los datos de una manera muy curiosa.
data2 %
filter(nombre_sexo == "todos") %>%
filter(nombre_gedad == "todos")
Defino una fecha de cierre, que es la última de las disponibles
f_cierre %
filter(ambito == "ccaa" & !nombre_ambito %in% c("Ceuta", "Melilla")) %>%
group_by(nombre_ambito) %>%
mutate(fallecidos = runMean(defunciones_observadas, 7),
esperados = runMean(defunciones_esperadas, 7),
ratio = fallecidos / esperados) %>%
filter(fecha_defuncion == f_cierre) %>%
select(nombre_ambito, fecha_defuncion, esperados, fallecidos, ratio) %>%
arrange(-ratio)
nombre_ambito fecha_defuncion esperados fallecidos ratio
1 Madrid, Comunidad de 2020-10-11 107. 148. 1.39
2 Navarra, Comunidad Foral de 2020-10-11 14.9 20.7 1.39
3 Rioja, La 2020-10-11 5.5 7.14 1.30
4 Castilla - La Mancha 2020-10-11 48 60 1.25
5 Extremadura 2020-10-11 26.3 32.6 1.24
#18:
#7 93 muertes en una población de 6,6 millones.
En los ultimos 7 días en Madrid han muerto 67 personas, 10 muertos por millón.
En Navarra han sido 29, con 10 veces menos población. 44,61 muertos por millón
En Aragón han sido 43, con 1,3 millones de personas, 33 muertos por millón
No te dejes engañar, no mires las cifras absolutas y relativiza siempre
cc #11
EDITO: Para que Madrid alcanzase los muertos por millón de Navarra, tendrían que ser 290 en una semana, y para los de aragón, 218, ni en madríd pueden maquillar tanto.
En los ultimos 7 días en Madrid han muerto 67 personas, 10 muertos por millón.
En Navarra han sido 29, con 10 veces menos población. 44,61 muertos por millón
En Aragón han sido 43, con 1,3 millones de personas, 33 muertos por millón
No te dejes engañar, no mires las cifras absolutas y relativiza siempre
cc #11
EDITO: Para que Madrid alcanzase los muertos por millón de Navarra, tendrían que ser 290 en una semana, y para los de aragón, 218, ni en madríd pueden maquillar tanto.
#30:
El pasado Viernes 16 salí a montar en bici por Castellana y Barrio Salamanca; restaurantes con el interior a tope de capacidad y solo camareros con mascarilla -en espacio cerrado- Y mientras tanto ya nos hemos olvidado de la empresa o los Responsables de las muertes en residencias de 3ª Edad en Madrid... DEP
#21:
#18 A partir de los datos del Momo he elaborado esta gráfica. Es el ratio defunciones registradas / defunciones esperadas, utilizando la media de los últimos 7 días. La fecha de cierre es el 11 de octubre. Un valor de 1,4 equivale a un 40% más de fallecidos respecto a los esperados. No tengo en cuenta los datos de los últimos 7 días, por eso de la consolidación de los valores (una elemental precaución estadística, visto lo visto).
Si alguien quiere el script (en R), por eso de la investigación reproducible, no tengo inconveniente en pegarlo, y así podrá revisar si se han introducido alteraciones de los valores o hay algún error.
Si alguien quiere el script (en R), por eso de la investigación reproducible, no tengo inconveniente en pegarlo, y así podrá revisar si se han introducido alteraciones de los valores o hay algún error.
Comentarios
@floriverde
Solo hay tardado 12 segundos es votarla spam.
Porqué quieres tapar la realidad?
#3 El trifachito lo de leer como que no
#4 Y escuchar menos aún.
#3 Deja de poner dianas a los que no te gustan, totalitario.
93 muertos, las camas a igual ritmo y las UCI igual... No ha bajado nada. Absolutamente ningún dato positivo.
#2 Te equivocas, ahora están haciendo muchas menos PCRs.
#5 irrelevante para mí argumento
#10
PeterDry solo estaba siendo irónico
#57 ups!
#2 y un dato aún más negativo, la gente cada vez más relajada por la calle, con mascarillas mal puestas, sin respetar distancias etc etc...al final vamos a quedar los cuatro que nos lo tomamos en serio....
#8 Si te crees que simplemente por llevar bien puesta la mascarilla no tienes riesgo a contagiarte lo llevas claro
#31 Pero contagian a los demás. Siempre yo, yo, yo.
#8 lo peor de todo es que si tú la llevas y el otro no el que tiene más probabilidad de pillar bicho eres tú
#8 cierto, es la primera semana desde hace meses que me he cruzado por la calle con parejas sin mascarilla, ni bajada ni en el codo. Ya ni disimulan.
#2 normal. Con un "confinamiento" De broma donde la gente puede seguir haciendo de todo dentro de su ciudad... Y en unos días ni eso porque cuando quiten el Estado de Alarma hasta podrán salir de Madrid...
#22 En primer lugar, leo directamente los datos del Momo a partir de la web. Así no hay que estar descargando ficheros y siempre tienes los últimos datos publicados.
data max(data$fecha_defuncion) - 40) %>%
filter(fecha_defuncion < (max(data$fecha_defuncion) - 6))
El siguiente paso es eliminar los registros detallados por sexo y edad. El MoMo presenta los datos de una manera muy curiosa.
data2 %
filter(nombre_sexo == "todos") %>%
filter(nombre_gedad == "todos")
Defino una fecha de cierre, que es la última de las disponibles
f_cierre %
filter(ambito == "ccaa" & !nombre_ambito %in% c("Ceuta", "Melilla")) %>%
group_by(nombre_ambito) %>%
mutate(fallecidos = runMean(defunciones_observadas, 7),
esperados = runMean(defunciones_esperadas, 7),
ratio = fallecidos / esperados) %>%
filter(fecha_defuncion == f_cierre) %>%
select(nombre_ambito, fecha_defuncion, esperados, fallecidos, ratio) %>%
arrange(-ratio)
nombre_ambito fecha_defuncion esperados fallecidos ratio
1 Madrid, Comunidad de 2020-10-11 107. 148. 1.39
2 Navarra, Comunidad Foral de 2020-10-11 14.9 20.7 1.39
3 Rioja, La 2020-10-11 5.5 7.14 1.30
4 Castilla - La Mancha 2020-10-11 48 60 1.25
5 Extremadura 2020-10-11 26.3 32.6 1.24
#23 Vaya curro
Yo tengo alguna cosa hecha en python, pero al coger los datos de sanidad, tengo que hacer OCR al PDF para sacar la primera tabla, y luego voy haciendo hojas de excel, que luego leo con una librería de python.
De ahi me creo una Matriz 3D, y libertad para sacar cualquier dato o gráfica.
Gracias por el tour, muy interesante la verdad.
PD: no escurras el bulto, todos sabemos que odias a Ceuta y Melilla y que no los "apartas" por la poca población que tienen
#24 En Ceuta me robaron unas botas de monte, pero no les guardo rencor.
Es flipante que haya que leer datos de un pdf.
Obtener esa tabla no ha sido demasiado trabajo. Son pocas líneas de código y se trata de una manipulación de datos bastante básica. Si me animo al siguiente paso, que es fabricar una página interactiva para jugar con esta información, eso si que cva a ser más complicado.
#27 Si, es un coñazo, porque si hubiese un CSV, un xml, o que se yo, un triste JSON, pues me facilitaba el trabajo, porque no tendría que cada dia sacar el PDF, guardarlo etc.
Solo hay un XLSx de los muertos, el resto de datos, encima de que cada dia el informe es diferente, toca sacarlos así.
Que porqué es diferente? hoy tienen 16 paginas, mañana 17, al siguiente 13, las tablas no están siempre en el mismo sitio, las filas de la información no están igualmente espaciadas.... Que se puede esperar luego de sus conclusiones si no saben dar una información decente?
#28 yo te he votado positivo en ambos, porque el TOC del perfeccionismo me persigue a veces también
#23 #22 En primer lugar, leo directamente los datos del Momo a partir de la web. Así no hay que estar descargando ficheros y siempre tienes los últimos datos publicados.
data max(data$fecha_defuncion) - 40) %>%
filter(fecha_defuncion < (max(data$fecha_defuncion) - 6))
El siguiente paso es eliminar los registros detallados por sexo y edad. El MoMo presenta los datos de una manera muy curiosa.
data2 %
filter(nombre_sexo == "todos") %>%
filter(nombre_gedad == "todos")
Defino una fecha de cierre, que es la última de las disponibles
f_cierre %
filter(ambito == "ccaa" & !nombre_ambito %in% c("Ceuta", "Melilla")) %>%
group_by(nombre_ambito) %>%
mutate(fallecidos = runMean(defunciones_observadas, 7),
esperados = runMean(defunciones_esperadas, 7),
ratio = fallecidos / esperados) %>%
filter(fecha_defuncion == f_cierre) %>%
select(nombre_ambito, fecha_defuncion, esperados, fallecidos, ratio) %>%
arrange(-ratio)
nombre_ambito fecha_defuncion esperados fallecidos ratio
1 Madrid, Comunidad de ............. 2020-10-11 107. 148.0 1.39
2 Navarra, Comunidad Foral de .. 2020-10-11 14.9 20.7 1.39
3 Rioja, La ....................................... 2020-10-11 5.5 7.14 1.30
4 Castilla - La Mancha ................... 2020-10-11 48.0 60.0 1.25
5 Extremadura ............................... 2020-10-11 26.3 32.6 1.24
Mierda. He editado para ponerlo más mono y se me ha pasado el tiempo
#25 jejeje.
Creo que faltabas tu en meneame al que le pasase eso
Maldito perfeccionismo
#26 Si, y encima he duplicado el comentario. Me voy a votar spam a mi mismo.
93 muertes.
Los derechosos tienen ganado el infierno.
#7 eso son los que publican, luego la semana que viene retrasan los muertos y tachan, datos maquillados
#11 goto #13
#7 93 muertes en una población de 6,6 millones.
En los ultimos 7 días en Madrid han muerto 67 personas, 10 muertos por millón.
En Navarra han sido 29, con 10 veces menos población. 44,61 muertos por millón
En Aragón han sido 43, con 1,3 millones de personas, 33 muertos por millón
No te dejes engañar, no mires las cifras absolutas y relativiza siempre
cc #11
EDITO: Para que Madrid alcanzase los muertos por millón de Navarra, tendrían que ser 290 en una semana, y para los de aragón, 218, ni en madríd pueden maquillar tanto.
#18 A partir de los datos del Momo he elaborado esta gráfica. Es el ratio defunciones registradas / defunciones esperadas, utilizando la media de los últimos 7 días. La fecha de cierre es el 11 de octubre. Un valor de 1,4 equivale a un 40% más de fallecidos respecto a los esperados. No tengo en cuenta los datos de los últimos 7 días, por eso de la consolidación de los valores (una elemental precaución estadística, visto lo visto).
Si alguien quiere el script (en R), por eso de la investigación reproducible, no tengo inconveniente en pegarlo, y así podrá revisar si se han introducido alteraciones de los valores o hay algún error.
#21 Pues, y no por revisarlo, me gustaría ver el código, es mas por pura curiosidad sobre ese lenguaje jeje
Y mas que por precaución... quitar los ultimos 7 días es casi una obligación, porque madre mia, que de 14 días hay 5 consolidados con suerte
#18 En los ultimos 7 días en Madrid han muerto 67 personas, 10 muertos por millón.
Estaría bien que informases de la fuente de tus números, porque no se parecen ni remotamente a los que he visto yo.
#44 informe 231 del ministerio de sanidad
https://www.mscbs.gob.es/profesionales/saludPublica/ccayes/alertasActual/nCov/documentos/Actualizacion_231_COVID-19.pdf
#61 gracias, desconozco en qué se diferencia la forma de contar muertos en ese informe y la forma que utiliza la propia Comunidad de Madrid, pero es obvio que difieren mucho. Según la Comunidad la última semana nos hemos movido en el entorno de los 20-30 muertos diarios, lo que suma mucho más que 67 en una semana. Y según la Comunidad llevamos ya más de 17300 muertos por COVID desde el inicio de la pandemia aunque tu informe dice que sólo diez mil.
#64 La diferencia es que el informe de sanidad coge los que a día de hoy, saben que han muerto en esos 7 días.
El informe de cada comunidad incluye muertos rezagados, de hace 15 días por ejemplo.
Lo cual evidentemente, deja la pregunta de si mañana o pasado, o dentro de una semana se agregarán muertos a esta semana, cosa que si, así va a suceder. Pero es algo que viene pasando toda la pandemia, en todas las comunidades. Por ejemplo, hace 5-6 informes creo, Aragón tenía 0 muertos a la semana, y ahora, de repente, 43.
En cuanto al dato que das, la comunidad informa de todos los muertos, tanto con prueba PCR como los que claramente han muerto de eso, pero no se les ha hecho prueba (durante la primera ola pasó en toda españa, y como Illa dijo que solo se contaba como muerto por covid a alguien que había muerto de ello y en vida se le había hecho la prueba, pues de ahí la diferencia.
Por eso sanidad informa de 34000 muertos, pero el MoMo dice que hay un exceso de mortalidad tal que estamos por encima de los 52000 muertos.
#18 Ojo con los datos de Madrid que suelen llevar retrasos astronómicos.
En su boletín diario la CAM lleva semanas notificando una media de unos 35-40 fallecidos cada día en hospitales.
Y todavía le falta añadir unos 1100 fallecidos a los datos del ministerio. Madrid publica 11.113 fallecidos totales en hospitales y el ministerio solamente tiene registrados 10014.
#62 Y que te crees que el resto de comunidades no tienen retrasos? ni se les escapan muertos?
Si a Navarra se le escapan 10 muertos a la semana, es como si a Madrid se le escapasen 100, porque tienen 10 veces menos población.
Hay que usar los datos de algún sitio, el basarse en un "suelen" o "podría" no es estadístico.
Como he dicho, Madrid tendría que tener 4 veces mas muertos de los indicados por sanidad para equiparar las cifras de Aragón. No es posible llevar tantísimo retraso (y que solo lo tenga una comunidad)
El pasado Viernes 16 salí a montar en bici por Castellana y Barrio Salamanca; restaurantes con el interior a tope de capacidad y solo camareros con mascarilla -en espacio cerrado- Y mientras tanto ya nos hemos olvidado de la empresa o los Responsables de las muertes en residencias de 3ª Edad en Madrid... DEP
#30 Mira, me puede venir cualquiera y contar una milonga, pero de verdad, con la que está cayendo, no se como a alguien se le ocurre pisar un restaurante. No sé en qué cabeza cabe, de verdad. Lo siento mucho por los hosteleros, pero meterse en un sitio cerrado sin una ventilación adecuada y encima sin mascarilla, me parece un puto suicidio.
Llevo sin meterme en un restaurante desde mediados de febrero, y no será por ganas, oye, pero así, no, no se puede.
#34 Yo he ido a alguno, pero sólo a terrazas.
#34 Algunos bares sí han puesto carteles de que te puedes llevar la comida y sí les pido.
#30 Pero cuando acabe el Estado de alarma, los que volverán a confinar, son los barrios del sur otra vez.
#30 no, hombre, no los han olvidado. Han pedido una placa en la puerta del Sol y...
#51 Sí, claro, y el 1 de abril había muchísimos más, así que desde entonces lo único que han hecho los datos es descender, ¿no?. Según tu extraño razonamiento por ejemplo desde el 1 de julio hasta hoy hay un descenso permanente, porque todos esos datos son inferiores al 1 de abril. Curiosa tu noción de lo que es una tendencia.
En fin, te pongas como te pongas desde el 12 de octubre los datos no están descendiendo, lo siento.
#52 estamos hablando de la situación en la segunda ola y de si empeora o no, no sé qué pinta Abril aquí. Han pasado casi 3 semanas del pico tanto de hospitalizados como de UCI, y más tiempo aún del pico de contagiados, aunque ese dato es menos fiable al depender del número de tests. Por mucho que os empeñéis los alarmistas, no hay ningún motivo para pensar que las cosas estén cambiando a peor. Menos contagiados y menos hospitalizados. Ligeramente más UCI (hablamos de TRECE personas más) que en el mínimo reciente de hace una semana, explicable porque hemos tenido una semana de mucho frío aquí, y el frío empeora el pronóstico de la enfermedad (el ratio de UCI/hospitalizados aumenta, como también aumenta el de hospitalizados/contagiados, y aún así los hospitalizados descienden, lo que implica que los contagiados están descendiendo bastante más).
#53 Y para saber cuál es la tendencia de la última semana el 1 de octubre tampoco pinta nada.
Yo no soy ningún alarmista, simplemente no trago con discursos ideológicos cuando lo que hay que analizar son los datos. Y los datos dicen que ahora mismo estamos en un cambio de tendencia.
#56 Nuevo informe, del martes, nuevos datos, relativos al lunes, en la CM:
* Muertos en el día: 36. Sube 7. Debido a la alta variabilidad de la cifra, la subida no es significativa. Sigue claramente por debajo del pico de la segunda ola,que sucedió en Septiembre.
* UCI: 482. Sube 8. Sería levemente preocupante (sigue por debajo del pico de la segunda ola, del 1 de Octubre) si no fuera por los siguientes dos datos.
* Hospitalizados: 2580. Baja 95 con respecto a ayer, y baja 187 con respecto al mismo día de la semana anterior.
* Casos confirmados en los últimos 14 días, dato que se publica los martes: podemos compararlo con la semana anterior. Te adjunto las dos imágenes y ya tú si eso me dices si la cosa va a peor o a mejor. Nótese que al estar el color basado no en casos absolutos sino en casos cada 100.000 habitantes, los cambios de color en municipios cerca del centro implican una mayor variación del número de casos que los de la periferia, que al tener baja población, con muy poquitos casos ya cambian fuertemente de color. De hecho acudiendo a la fuente, el número de casos confirmados de los últimos 14 días ha pasado de 29056 a 26008, baja un 10% (hay que descargarse el csv y luego sumar). La fuente: https://datos.comunidad.madrid/catalogo/dataset/covid19_tia_muni_y_distritos/resource/f22c3f43-c5d0-41a4-96dc-719214d56968
Y el informe de ayer: https://www.comunidad.madrid/sites/default/files/doc/sanidad/201020_cam_covid19.pdf
#66 ¿En serio me vas a ir contando los datos de cada día?
#67 sólo los de esta semana. Salvo que quieras reconocer ya que los hospitalizados y los casos nuevos están en tendencia descendente, y por tanto la ocupación de UCI, que es consecuencia de los anteriores pero les sigue con algo de retraso, más pronto que tarde volverá a bajar también, y es improbable que llegue a superar el pico que mostró el 1 de Octubre.
#68 Es evidente que sigues sin entender el concepto de tendencia, o no lo quieres entender, no sé. No puedes ir cogiendo datos específicos allí y allá para que te den la razón en tus teorías, ahora me fijo en el 1 de octubre, ahora en lo que ha pasado hoy, etc., etc. Hasta dentro de 10 o 15 días no estará claro si estamos en un cambio de tendencia, y entonces si quieres hablamos, con todos los datos en la mano. Lo que pase hoy o mañana me da igual. Si me vuelves a dar un dato diario te ignoraré.
#69 ¿Me explicas, tú que sabes bien el concepto de tendencia, cómo estás calculando tú la tendencia "ascendente" de hospitalizados o contagiados? Porque supongo que si afirmas que yo no lo entiendo es que no estás de acuerdo con mi afirmación de que ambos números están bajando. Ilústrame, para que pueda rebatir tu cherry-picking como jarl manda.
#70 Ya te lo expliqué en #50
#71 Veo que no dices nada de los contagiados, y que para conseguir que "suban" los hospitalizados vas y comparas un viernes, que SIEMPRE es el día de la semana que muestra menos, con un LUNES, que siempre es cuando hay más. Pero ni por esas. Los hospitalizados el 9 de Octubre eran 2678, y ahora son 2580, 98 menos. En términos porcentuales, baja un 4.7%. Tú a eso, pese al cherry-picking evidente de elegir días de la semana distintos en un dato que muestra una oscilación periódica semanal clara, y a pesar de que aún así baja, lo llamas "meseta" y niegas que baje. Y al dato de UCI, que sube desde el mínimo de 461 del día 12, no el 9 en que había casi los mismos que hoy, hasta los actuales 482. otro 4.5%, o sea, LA MISMA CANTIDAD en términos porcentuales, eso no es una meseta, no, eso es una subida alarmante. Anda y vete a cagar... te vas a librar de los datos de los próximos días porque el que se sale de esta conversación soy yo. Estás cegado por tu alarmismo y ningún dato te hará cambiar de opinión.
Dos semanas más tarde los hospitalizados en Madrid han seguido bajando (de 2580 cuando escribí #72 a 2439 ahora) y la ocupación de UCI sigue bajando también aunque más lentamente (de 484 a 471). Los contagiados, si bien es un dato menos fiable al depender del número de test, en mi localidad son ya sólo la mitad que en el máximo de finales de Septiembre. Los muertos diarios siguen en el entorno de 30-40 sin superar los más de 50 que hubo en el momento peor de la segunda ola. Sigue por tanto sin haber ningún motivo para pensar que la situación vaya a peor, desde ningún punto de vista. Aunque ya sé que eso a ti no te hará cambiar de opinión, lo pongo para información de cualquier otro que haya seguido el hilo o lo haga más adelante.
Yo firmaría ya que los números se mantengan como están el resto del invierno. Permiten ir haciendo inmunidad de grupo sin saturar la Sanidad. Podríamos llegar a permitirnos incluso un empeoramiento del 20% en hospitalizados/UCI sin saturación. Pero la evolución actual no sugiere que eso pueda ocurrir próximamente.
MATEMATICAS
Si miramos los positivos del 1 al 7 de Octubre, el día 8 de Octubre se publicaron que eran 15.322
Pero a día de hoy sabemos, que del 1 al 7 no hubo 15.332, sino casi 17.000 (por el retraso de los datos)
La incidencia a 7 días publicada el día 8 para la comunidad de Madrid era 229,
Pero en realidad, a la vista de los datos, hoy sabemos que era de 252
(imagina el dato a 14 días que es el que utilizan...)
Así que no sólo hacen la mitad de pruebas pcr, también retrasan los datos para bajar la incidencia.
Por ello, lo que debemos mirar es la positividad, número de muertos, Hospitalizaciones, ingresos UCI... y ahí Madrid no puede esconder los datos.
#13 puede cerrar alas de los hospitales.... y que la gente se muera en las casas, con ayuso es posible
#13 Y añado más:
Madrid el Viernes:
Camas hopital ocupadas por covid: 19.81%
UCI: 35.70%
Hoy Lunes:
Camas hopital ocupadas por covid: 20.44%
UCI: 38.85%
Empeora
#16 es una fluctuación mínima en una tendencia descendente desde hace 2 semanas
#16 Adjunto gráfico para ilustrar tu alarmismo, sacado del informe oficial aquí:
https://www.comunidad.madrid/sites/default/files/doc/sanidad/201019_cam_covid19.pdf
#43 ¿En serio a los datos del 9 al 15 de octubre le llamas descenso? ¿En serio no ves un cambio de tendencia desde hace 10 días (no 2)?
#45 No sé qué es lo que estás mirando. El dato de hospitalizados alcanza su pico el 27 de Septiembre (3.326), y desciende bastante monótonamente exceptuando los fines de semana en que se dan pocas altas aunque los ingresos son iguales a otros días (por eso sube siempre durante los fines de semana), desde entonces hasta hoy ( que tenemos 2.675, o sea un descenso del 20% con respecto a la cifra del pico).
El dato de camas UCI ocupadas por COVID alcanza su pico (505) el 1 de Octubre (no el 9), y desde entonces empieza a descender hasta un mínimo entre el 13 y el 15 de Octubre, dos semanas de descenso después, de 461, para luego subir en los últimos 6 días (no 10) hasta los 474 de ahora que siguen siendo una cantidad inferior al pico del 1 de Octubre (un 6% menos).
A mí que empiecen a subir las camas UCI me preocuparía si también subiesen los hospitalizados, pero no es el caso. La pandemia no empeora aunque sí lo hagan las consecuencias de quien sufre la enfermedad, seguramente debido al cambio en la climatología.
#49 No, el dato de hospitalizados desciende hasta el 9 de octubre, desde entonces primero está en meseta y luego empieza a crecer.
El dato de UCI lleva subiendo desde el 12.
Así que lo que dice el gráfico de "Datos en DESCENSO a lo largo de todo el mes de octubre" es sencillamente falso.
#50 El 1 de Octubre había 505 y hoy hay menos, tú puedes decir que está subiendo si quieres. EN cuanto a los hospitalizados, debido a la fluctuación que tiene a lo largo de la semana porque se dan muy pocas altas los findes, no puedes comparar días de la semana distintos para inventarte una "meseta".
#13 número de muertos, Hospitalizaciones, ingresos UCI... y ahí Madrid no puede esconder los datos
Y no lo hace, y los tres datos llevan en ligero descenso más de 2 semanas.
#40 tururú
La culpa es de Ayuso.
#46 bueno me refiero a ignorada...
¿Cuanto falta para llegar al 1% que dijo Ayuso?
Imposible!! Matias Prats en el telediario de a3 hace el repaso por todas las ciudades de España pero Madrid nunca sale! (A lo mejor no tiene datos fiables, que podria ser...)
Mientras no salgan de alli, ya veran ellos lo que hacen, conocidos que tengo no perdonan un terraceo aunque les valga la salud
cuenta los muertos por millon, cuenta. Pero cuenta todos, desde el principio de la pandemia... Y comparate con Cataluña x ejemplo.
Los muertos por millon en un foco siempre van a ser salvajes y más cuanto menor es su población. X eso San marino...
4500 contagios? y casi 100 muertos pero que !$!%& .....o controlan el virus o nos vamos aun mas a la %&!$
Nos vamos a tomar por culo.
#madrideame
#1 #Javierbéame
#1 La noticia de datos en Madrid, en portada, la noticia del resto de España tumbada Los contagios vuelven a dispararse: Sanidad registra 37.889 casos y 217 fallecidos desde el viernes
Los contagios vuelven a dispararse: Sanidad regist...
eldiario.es#33 tumbada? Tiene dos negativos ahora mismo...