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POSITIVIDAD DEL EXAMEN PARA COVID19: ¿ES UN BUEN CRITERIO PARA TOMAR MEDIDAS DE DESCONFINAMIENTO?





Esquema I. Representación esquemática, con intensidad de color, de tres poblaciones con distintos porcentajes de personas contagiadas con SARS-Cov2 (prevalencia).

EL ENGAÑOSO ÍNDICE DE POSITIVIDAD DEL EXAMEN DE RT-PCR PARA COVID19: ¿ES UN BUEN CRITERIO PARA TOMAR MEDIDAS DE DESCONFINAMIENTO?

Juan G. Reyes, Bioquímico y Ph.D. (Harvard University)

El Índice de positividad del examen RT-PCR (PCR) para el CoVid19 parece estar en el centro de la controversia. Por una parte, el MINSAL y la Presidencia proponen un plan de desconfinamiento “Paso a Paso”, poniendo gran énfasis en el “Índice de Positividad” del examen. Sugiriendo los pasos a seguir cuando este Índice alcance 15, 10, o 5% de positivos comparados con los exámenes totales.

Esta estrategia ha sido cuestionada, por diversas razones, por expertos en Salud Pública y modelamiento matemático de la pandemia (1). Sin embargo, en este ensayo queremos hacer notar que el Índice de Positividad es un parámetro, útil, pero que su interpretación y proyección a decisiones de Salud Pública solo tienen sentido si este parámetro se coloca en su dimensión de valor numérico, que depende de la población muestreada. Algo que veo ausente en los reportes del MINSAL y en el artículo académico citado.

 La positividad del examen de CoVid19 es el porcentaje de personas a las cuales se les ha tomado muestra y realizado el examen PCR y arrojan un resultado positivo. Pero esos positivos, así definidos, incluyen los positivos verdaderos (personas con examen positivo y que tienen o desarrollan la enfermedad, o son contagiosos, esto último es difícil de determinar, pero relevante en el manejo de una pandemia o epidemia) y los falsos positivos, que son los que dan positivo al examen, pero no caen en ninguna de las categorías anteriores de los positivos verdaderos. Y eso se debe a que todo examen no es infalible. Puede tener una especificidad (NV/(NV+FP), en que NV son los negativos verdaderos (test negativo y sin Covid19) o una sensibilidad (PV/(PV+FN) en que FN son los falsos negativos: negativos al test pero que desarrollan la enfermedad de 99,9% pero no 100%. Pudiendo ser un muy buen ensayo analítico, pero no hay exámenes con 100% sensibilidad o especificidad porque son inevitables los errores (Fp y FN) que pueden ir desde toma de muestra a errores en el proceso analítico en el laboratorio.  Y la suma de estos dos tipos de positivos va a dar la positividad que se menciona en los Informes del MINSAL y en el mencionado artículo.

De un análisis de los datos de la literatura, Watson et al. (2020) (2) estimaron que la sensibilidad y especificidad de test de PCR, para SARSCov2, era de 70 y 95%, respectivamente.

Y el porcentaje de positivos verdaderos y falsos positivos depende de la prevalencia (% de positivos verdaderos esperados en la población muestreada). Para un análisis de este tipo ver (2) o (3). Y la prevalencia depende de qué población se esté muestreando. Por ejemplo, como se muestra en el Esquema I, si la población muestreada tiene síntomas de gripe o CoVid19, podría tener una alta prevalencia (% de personas con CoVid19, círculo rojo interno), si la población muestreada son los contactos con personas detectadas positivas para CoVid19, es probable que tenga una prevalencia intermedia (círculo rojo intermedio). Y si la población muestreada es la población general, es probable que la prevalencia de esa población sea la más baja (circulo externo rosado), pero territorialmente diversa dependiendo de muchos factores, entre ellos el hacinamiento de la población.

De hecho, la OMS, aunque no advierte las razones, define en qué población de muestra y con qué criterios, ellos sugieren usar el índice de positividad como un parámetro a considerar en el manejo de la pandemia: “Durante las dos últimas semanas como mínimo, menos del 5% de las muestras obtenidas de casos con síndrome gripal y analizadas en centros de vigilancia centinela dan positivo para COVID-19” (4)

Así, espero que quede claro que la “Positividad CoVid19”, como se discutió anteriormente, puede bajar a Índices de Positividad bajos si se muestrea a una población con menos prevalencia, como serían los contactos de los con síntomas de gripe o un muestreo a la población general. Y eso no significa que la Pandemia o Epidemia esté bajo control en la población de mayor riesgo o riesgo intermedio.

En la referencia (5) se da el link a un programa asociado al trabajo de Watson et al (2020) en donde se pueden estimar los distintos parámetros del test de PCR para CoVid19 a diferentes prevalencias y los Valores Predictores Positivos (que es la probabilidad de tener CoVid19, si el test PCR es positivo) y Valores Predictores Negativos (que es la probabilidad de tener CoVid19, si el test PCR es negativo). Este último, es un Índice muy importante y que muestra que un gran porcentaje de personas con CoVid19 (¡contagiosos!) podrían dar negativo para el test a valores de prevalencia del 15% o mayores. ¡Eso si es muy preocupante! Y requiere transparentar cual es la población que se está muestreando y los cambios que pueda haber en esta estrategia.

Incluso con índices escurridizos como el “Índice de Positividad”, el uso de “identificaciones parciales” (6) que son suposiciones educadas, puede ayudar mejor a modelar matemáticamente la pandemia, que una información y análisis incompleto o no declarado.

1.- https://ciperchile.cl/2020/08/04/covid-19-seguimos-ciegos/

2.- Watson J, Whiting PF and Brush JE (2020) Interpreting a covid-19 test result BMJ 2020;369:m1808 doi: 10.1136/bmj.m1808 (Published 12 May 2020)

3.- https://convergencia.cl/2017/09/06/el-sida-al-acecho/

4.- https://apps.who.int/iris/bitstream/handle/10665/332169/WHO-2019-nCoV-Adjusting_PH_measures-Criteria-2020.1-spa.pdf?sequence=1&isAllowed=y

5.- https://www.bmj.com/content/369/bmj.m1808/infographic

6.- Manski, C. F., & Molinari, F. (2020). Estimating the COVID-19 infection rate: Anatomy of an inference problem. Journal of econometrics, 10.1016/j.jeconom.2020.04.041. Advance online publication. https://doi.org/10.1016/j.jeconom.2020.04.041

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