Epidemiología de la victoria olímpica: un ranking del medallero de Londres 2012 basado en bioestadística

Posted by Mtro. Cesar Andres Monroy Fonseca on 15 de agosto de 2012 · 1 comentario 

Supongamos que los Juegos Olímpicos son algo más que una disputa deportiva. Imaginemos por un momento que los atletas enviados por cada país representan una muestra de su población que recibió un “tratamiento” el cual tiene como indicación terapéutica, obtener el triunfo en la contienda olímpica. Así cada medalla obtenida sería un “éxito” del tratamiento, y cada atleta que regresa con las manos vacías calificaría como un fracaso terapéutico.

Con este planteamiento epidemiológico, podemos hacer un juego bioestadístico con el valor NNT (Number Need to Treat) trasnformado en un valor NNM (Number Need for Medal). En primer lugar, ponderamos el valor de cada una de las medallas. Mucho se ha discutido sobre qué valor tiene una medalla de oro sobre una de plata, y ésta sobre una de bronce. En varios países se publica el medallero en función del número total de medallas, o de acuerdo al número de oros ganados según convenga. En nuestro ejercicio, nosotros le atribuimos su valor a cada medalla a partir de la probabilidad que tiene un deportista de obtener una, así, el oro vale 1/0.33, la plata 1/0.66 y el bronce 1/1.

Acto seguido sumamos el total de estos valores por país, obteniendo nuestros dos grandes totales: 9627 atletas participantes (n₂) de los cuales 7931 regresaron sin medalla (x₂) en el supuesto de que cada medalla corresponde a un solo atleta.  Esta es nuestra pobación “control” de la cual obtendremos rango de eventos control (CER). El valor de eventos experimental (EER) será así el número de atletas enviados por el país X (n1) y su relación con el número de atletas que regresan sin medalla (x₁).

Con estos datos obtenemos nuestro valor NNM, que en pocas palabras puede definirse como en “número de atletas que envía un país para obtener una medalla”. La interpretación de este valor es contundente: a menor NNM, mejor es la capacidad del país para seleccionar a sus atletas, es decir, su “tratamiento” es más “eficiente”.

A continuación, el medallero según el valor NNM que obtuvo cada uno de los países que superaron las pruebas estadísticas para validar el ejercicio. Hemos incluido sólo los primeros veinte lugares:

Lugar Oficial	País	NNM	Ranking NNM	Diferencia de lugares
69	Botswana	3.1	1	68
2	China	3.5	2	0
18	Jamaica	3.8	3	15
17	Irán	3.9	4	13
25	Etiopía	4.5	5	20
1	Estados Unidos	4.6	6	-5
28	Kenia	5.4	7	21
4	Rusia	6.7	8	-4
39	Georgia	7.2	9	30
50	Granada	8.1	10	40
30	Azerbaiyán	9.4	11	19
20	Corea del Norte	13.5	12	8
12	Kazajistán	14.9	13	-1
3	Gran Bretaña	16.1	14	-11
15	Cuba	16.6	15	0
5	Corea	18.4	16	-11
9	Hungría	22.8	17	-8
56	Mongolia	32.5	18	38
47	Trinidad y Tobago	57.5	19	28
11	Japón	57.9	20	-9

Llaman poderosamente la atención los dos primeros lugares. Tenemos por un lado la delegación de Bostwana que sólo envío 4 atletas a los Juegos Olímpicos, y regresó con una medalla de Plata, obteniendo un valor NNM de 3.1. En segundo lugar permanece China, demostrando la increíblemente bien seleccionada delegación de 385 integrantes con un NNM de 3.5, es decir, que por cada 3.5 deportistas enviados, uno regresó con medalla.

Nótese cómo en este ránking, muchos de los países con los mejores NNM son aquellos con recursos económicos muy limitados o controlados, lo que obliga a una mejor selección de atletas. Esto explica también por qué el anfitrión cae once lugares con un NNM de 16.1 demostrando que enviar más atletas por se locales no garantiza obtener más medallas.

Por su parte están los países que en nuestro ejercicio obtuvieron un NNM negativo, es decir, que enviaron atletas de más por cada medalla obtenida. Entre ellos se encuentra prácticamente toda Iberoamérica, como Venezuela (NNM= -7.5), Argentina (NNM=-7.9), España (NNM=-12.4), Brasil (NNM=-12.7) y México (NNM=-13.8).

Realizar estos ejercicios de eficacia nos permite ver otro lado de los Juegos Olímpicos:  los criterios y métodos que los países utilizan para seleccionar a sus atletas. El símil con los sistemas de salud no es gratuito. Cuando se realizan pruebas estadísticas como ésta, podemos discriminar factores definitorios muy importantes que difícilmente pueden abstraerse con un simple conteo de  sucesos, como el caso del conteo de medallas en los Juegos Olímpicos, o en el conteo de enfermos en los sistemas sanitarios.

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