Un experto explica: cómo leer las encuestas serológicas Covid-19
Los estudios de seroprevalencia, que evalúan la presencia de anticuerpos, tienden a arrojar números más altos que las pruebas de PCR, y estos números a veces varían en diferentes rondas en la misma población. ¿Qué explica tales variaciones? De los altos números de las encuestas serológicas en la India hasta ahora, ¿qué podemos inferir sobre los niveles de inmunidad alcanzados?
Los trabajadores de la salud recolectan muestras de sangre y toman detalles durante la encuesta serológica en un dispensario en Majnu Ka Tila (Foto expresa de Abhinav Saha) ¿Qué son los estudios de seroprevalencia y por qué estos números son mucho más altos que el número de casos confirmados notificados a nivel nacional?
Los estudios de seroprevalencia (o encuestas serológicas) estiman la proporción de la población que da positivo en la prueba de anticuerpos mediante pruebas serológicas. La presencia de un anticuerpo específico en una concentración suficientemente alta sugerirá que la persona probada estaba previamente infectada. Por lo general, estos estudios prueban a individuos que se seleccionan al azar mediante técnicas de muestreo que permitirán escalar los resultados a la población general. No es necesario hacer la prueba a todo el mundo, ni siquiera a la mayoría de la población; lo que necesitamos es un conjunto de individuos seleccionados al azar, siempre que aquellos que estén de acuerdo en participar en la prueba no sean de alguna manera sistemáticamente diferentes de los que se niegan.
A veces, los lectores piensan que necesitamos muestras muy grandes para tener una estimación que no esté sesgada; esto no es cierto. Sin embargo, es posible que necesitemos muestras grandes para lograr precisión. Piense en lanzar dardos a un tablero; si mi brazo siempre se balancea un poco hacia la derecha, muchos más de mis dardos podrían terminar en el lado derecho del tablero. Esto es sesgo. La precisión, por otro lado, se refiere a si puedo lanzar mis dardos para que golpeen la misma área de manera consistente sin una gran dispersión. La precisión es deseable porque nos ayuda a verificar si las estimaciones de un estudio se superponen con los hallazgos de otro o no. Si dos estudios dan como resultado estimaciones muy imprecisas, es difícil diferenciarlos. Con una gran cantidad de observaciones, se puede obtener más precisión, pero eso no descarta el sesgo.
La diferencia entre las cifras informadas a nivel nacional y las de las encuestas serológicas proviene, al menos en parte, del hecho de que la mayoríaCOVID-19los casos en la India han sido asintomáticos. Entre aquellos con algún síntoma, existe una variación significativa en los síntomas. También existe cierto temor al estigma y la amenaza de cuarentena. Como resultado, no todas las personas con síntomas se someten a la prueba y el número de casos positivos de las pruebas de casos actuales con RT-PCR sigue siendo mucho menor que el de los estudios de seroprevalencia.
¿Qué podemos aprender en general de los estudios en la India?
Los estudios en grandes centros urbanos de la India, incluidos los que mis coautores y yo hicimos en Mumbai, así como otros estudios en Pune, Delhi e Hyderabad, sugieren que una gran parte de la población de estas ciudades tenía anticuerpos, lo que significa que habían sido infectado. Nuestro reciente estudio de la Fundación IDFC en Karnataka, que fue dirigido por mis coautores Anup Malani (UChicago), Anu Acharya (Mapmygenome) y Kaushik Krishnan (CMIE) y yo, descubrió que más del 44% de las áreas rurales también tenían anticuerpos. Con una enfermedad infecciosa que se está propagando rápidamente, la proporción de la población que tiene anticuerpos aumentará con el tiempo. Se esperaba esto. El ritmo de propagación es una función de la interacción entre las personas, el nivel de precauciones que se toman y cuántas personas están infectadas actualmente. Los resultados del gobierno estatal de Karnataka de hace unas semanas muestran que casi el 13% de las personas analizadas con RT-PCR dieron positivo con una infección actual. Recuerde que la mayoría de ellos probablemente sean asintomáticos. Si cada uno infecta a una persona más, casi una cuarta parte de la población se infectaría en solo un par de semanas, incluso si comenzara con cero casos antes de que el 13% se infectara. Express Explained ahora está en Telegram
Los trabajadores de la salud recolectan muestras de sangre en Majnu Ka Tila en Nueva Delhi (Foto expresada por Abhinav Saha) ¿Por qué las segundas rondas de encuestas serológicas a veces dan números más bajos que la primera?
Podría haber varias razones por las que las encuestas de segunda ronda en la misma población podrían mostrar cifras más bajas. Una explicación podría ser que algunas personas podrían no querer donar sangre nuevamente para un estudio después de conocer los resultados de la vez anterior, por lo que el estudio podría terminar tomando muestras de aquellos que no quisieron participar en la primera ronda. Además de las preocupaciones sobre la selección no aleatoria, hemos visto informes de varios estudios sobre la disminución de anticuerpos con el tiempo. Los anticuerpos son lo que el cuerpo produce cuando combate una infección. Una vez que pasa la infección, no es necesario que el cuerpo la produzca de forma continua, por lo que una disminución es normal en este sentido. Eso no significa que no haya anticuerpos en absoluto, incluso si la concentración es menor que lo que se considera positivo en una prueba de laboratorio para anticuerpos. Más importante aún, la disminución de los anticuerpos no significa que el cuerpo sea susceptible a otra infección de inmediato. Los científicos también están estudiando si existen otros mecanismos del sistema inmunológico del cuerpo que podrían proporcionar inmunidad a largo plazo después de recuperarse de unCOVID-19infección.
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¿Por qué diferentes estudios del mismo estado o ciudad muestran diferentes números de prevalencia?
Los diferentes estudios a menudo utilizan diferentes métodos de muestreo y diferentes métodos de prueba. Por ejemplo, investigadores del Translational Health Science and Technology Institute informaron que la prueba serológica desarrollada por ellos era un 20% más sensible (lo que significa que la prueba arrojará un resultado positivo si la muestra tiene anticuerpos) que el kit de prueba Covid Kavach. Tales diferencias pueden crear una brecha en los hallazgos a menos que los estudios puedan ajustar adecuadamente los métodos de muestreo y la precisión de las pruebas al hacer predicciones. Más allá de esto, los estudios a menudo tienen diferentes períodos de tiempo. Con una epidemia que evoluciona rápidamente, las estimaciones pueden variar significativamente en tan solo unas semanas. Según las cifras informadas en el estudio reciente del gobierno de Karnataka, el 12% de la población era actualmente positiva en RT-PCR; por tanto, se espera que la seroprevalencia aumente en casi un 12% en poco más de una semana para que los anticuerpos sean detectables.
Todavía es valioso realizar pruebas en muestras aleatorias y representativas de la población, especialmente en partes del país donde la epidemia aún se está extendiendo rápidamente (Foto expresa de Abhinav Saha) ¿Por qué hay tanta variación entre las diferentes partes de una ciudad o estado?
Hay pocas razones para esperar que las estimaciones de seroprevalencia sean idénticas en varias partes de un estado o una ciudad. Por ejemplo, los primeros estudios en Mumbai encontraron que una enfermedad infecciosa que se propaga rápidamente se propagará casi con certeza de manera diferente en diferentes partes del estado en función de cuándo se sembró, el nivel de movilidad e interacciones, la densidad en estas áreas y si las personas siguen el enmascaramiento. y precauciones de distanciamiento.
Si la seroprevalencia es superior al 50-60%, ¿qué significa eso para la inmunidad colectiva? ¿Podemos volver a la vida normal ahora?
Tres cosas están claras a partir de los estudios hasta ahora. Primero, la epidemia de Covid-19 ya ha infectado a una gran parte de la población de la India, si no a la mayoría. En segundo lugar, la epidemia ha afectado a las zonas rurales en casi la misma medida. Los factores contribuyentes incluyen la gran migración de las áreas urbanas a las rurales durante el cierre, así como las restricciones de cierre que eran menos estrictas en relación con las áreas urbanas. En tercer lugar, incluso si se espera que la seroprevalencia en algunas partes del país supere el 50%, es demasiado pronto para inferir que las personas restantes estarán protegidas o si las personas infectadas anteriormente serán inmunes durante mucho tiempo. De hecho, una preocupación es que si todos bajan la guardia asumiendo que la inmunidad colectiva está aquí, hay muchas personas que probablemente se infectarán y posiblemente enfermarán en un período de tiempo muy corto. India ha experimentado un giro de los acontecimientos bastante afortunado hasta ahora, ya que el sistema de salud no se ha visto abrumado por la cantidad de casos de Covid. Por lo tanto, es fundamental continuar practicando el enmascaramiento, el lavado de manos y el distanciamiento físico incluso cuando la mayor parte del país comienza a reanudar la actividad económica lentamente.
Equipo del departamento de salud de Jawaharpur (Express Photo) ¿Tiene algún valor hacer más pruebas en este momento?
Una estrategia de prueba que se centra en los casos sintomáticos es apropiada en el entorno clínico, donde el médico necesita saber qué padece el paciente y la información de la prueba determinará el curso del tratamiento. Esta no es la situación en la que nos encontramos. En cambio, el desafío es de política pública, no de toma de decisiones clínicas. Todavía es útil realizar pruebas en muestras aleatorias y representativas de la población, especialmente en partes del país donde la epidemia aún se está extendiendo rápidamente. Desde una perspectiva de política, puede ser de gran ayuda para los gobiernos saber dónde hay puntos críticos de infección para que puedan actuar rápidamente para limitar la transmisión a gran escala en esas áreas, mientras que otras áreas pueden seguir siendo económicamente activas. Este tipo de supresión dirigida también garantizará que los sistemas de salud de los estados tengan la capacidad y la preparación para hacer frente a los aumentos repentinos de la demanda de atención médica para Covid.
El profesor Manoj Mohanan es profesor asociado en la Escuela de Políticas Públicas de Sanford en la Universidad de Duke y también tiene nombramientos secundarios en el Departamento de Economía y el Instituto de Salud Global. Un microeconomista aplicado que trabaja en políticas de salud y salud global, está trabajando en proyectos de investigación en India, Kenia y China. Es uno de los autores de una encuesta serológica que concluyó que el 54% de la población urbana de Karnataka y el 44% de su población rural habían estado expuestos al nuevo coronavirus en agosto.
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