Investigadores desarrollan un modelo para estimar la tasa de falsos negativos para las pruebas de COVID-19
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Incluso con más de 1,5 millones de estadounidenses que reciben una vacuna contra el COVID cada día, las autoridades estiman que pasarán muchos meses más antes suficientes personas están protegidas del virus mortal. Hasta entonces, y posiblemente más allá, los expertos están de acuerdo en que la apertura de escuelas, restaurantes y otros lugares públicos de la manera más segura posible dependerá de la realización de pruebas generalizadas para detectar el SARS-CoV-2, el virus que causa el COVID-19.
Hasta junio de 2020, la Administración de Alimentos y Medicamentos (FDA, por sus siglas en inglés) de EE. UU. había otorgado autorización de uso de emergencia para más de 85 kits o ensayos de prueba de ADN viral diferentes, cada uno con grados de sensibilidad muy variados y tasas de precisión desconocidas. Sin embargo, dado que no existe una prueba estándar de oro para el nuevo coronavirus, hay pocos datos sobre los cuales juzgar la utilidad de estas diversas pruebas para los esfuerzos de los municipios para reabrir los negocios de manera segura.
Un equipo de investigadores de Beth El Centro Médico Israel Deaconess (BIDMC) ha desarrollado un medio matemático para evaluar la tasa de falsos negativos de las pruebas. La metodología del equipo, que permite una comparación de manzanas con manzanas de la sensibilidad clínica de los diversos ensayos, se publica en la revista Clinical Infectious Diseases.
«Para volver a la normalidad, todos estamos de acuerdo en que «Tengo que aumentar enormemente las pruebas para determinar quién es negativo y quién es infeccioso, pero eso solo funcionará de manera óptima si puede detectar todos los casos positivos», dijo el coautor James E. Kirby, MD, Director de Clinical Microbiology Laboratories. en BIDMC. «Descubrimos que las sensibilidades clínicas varían ampliamente, lo que tiene implicaciones claras para la atención del paciente, la epidemiología y la gestión social y económica de la pandemia en curso».
«Estos resultados son especialmente importantes a medida que hacemos la transición de pruebas principalmente sintomáticas a las personas a exámenes de detección más regulares en toda la comunidad», dijo el coautor correspondiente Ramy Arnaout, MD, DPhil, director asociado de Clinical Microbiology Laboratories en BIDMC. «A cuántas personas se les pasará por alto la tasa de falsos negativos depende de qué prueba se utilice. Con nuestro modelo, estamos mejor informados para preguntar qué probabilidades hay de que estas personas sean infecciosas».
Los resultados de la prueba de COVID generalmente se informan como simplemente positivo o negativo. Sin embargo, las personas positivas pueden albergar cantidades radicalmente diferentes de virus o carga viral, según el tiempo que hayan estado infectados o la gravedad de sus síntomas. De hecho, la carga viral puede variar hasta cien millones de veces entre individuos, dijo Kirby.
Usando datos de más de 27,000 pruebas para COVID-19 realizadas en los sitios del hospital Beth Israel Lahey Health desde el 26 de marzo al 2 de mayo de 2020, Kirby, Arnaout y sus colegas demostraron por primera vez que las cargas virales se pueden informar de manera confiable. «Esto ayuda a distinguir a los superpropagadores potenciales, en un extremo, de las personas convalecientes, casi sin virus y, por lo tanto, con una baja probabilidad de propagar la infección», dijo Arnaout.
A continuación, los investigadores calcularon la sensibilidad clínica y la tasa de falsos negativos primero para la prueba interna que fue una de las primeras en implementarse a nivel nacional y considerada entre las mejores de su clase. El análisis de los resultados de las pruebas repetidas para los casi 5000 pacientes que dieron positivo permitió a los investigadores determinar que la prueba interna proporcionó un falso negativo en alrededor del 10 % de los casos, lo que le dio al ensayo una sensibilidad clínica de alrededor del 90 %.
Para estimar la precisión de otros ensayos, el equipo basó sus cálculos en el límite de detección de cada prueba, o LoD, definido como la cantidad más pequeña de ADN viral detectable que una prueba detectará el 95 por ciento o más del tiempo.
Arnaout, Kirby y colegas demostraron que el límite de detección se puede utilizar como un indicador para estimar la sensibilidad clínica de un ensayo determinado. Según los cálculos del equipo, se espera que un ensayo con un límite de detección de 1000 copias de ADN viral por ml detecte solo el 75 por ciento de los pacientes con COVID-19, lo que proporciona un falso negativo a una de cada cuatro personas. El equipo también mostró que una prueba disponible en la actualidad pasa por alto hasta una de cada tres personas infectadas, mientras que otra puede pasar por alto hasta el 60 por ciento de los casos positivos.
Aunque no todos los pacientes con COVID positivos pasan por alto la PCR sensible y el antígeno las pruebas de detección serán infecciosas para otros, algunas lo serán, señalan los investigadores.
«Estas fallas socavarán los esfuerzos de salud pública y pondrán en riesgo a los pacientes y sus contactos», dijo Arnaout. «Esto debe darnos una pausa, y realmente necesitamos comparar cada nueva prueba, incluso en nuestra prisa por aumentar la capacidad de prueba para comprender qué tan bien respaldan nuestros objetivos de prueba».
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Siga las últimas noticias sobre el brote de coronavirus (COVID-19) Más información: Arnaout et al, The Limit of Detection Matters: The Case for Benchmarking Severe Acute Respiratory Syndrome Pruebas de coronavirus 2. Clínica de Enfermedades Infecciosas. academic.oup.com/cid/advance-a … cid/ciaa1382/6127024 , DOI: 10.1093/cid/ciaa1382/6127024 Información de la revista: Clinical Infectious Diseases
Proporcionado por Beth Israel Deaconess Medical Center Cita: Los investigadores desarrollan modelo para estimar la tasa de falsos negativos para las pruebas de COVID-19 (22 de febrero de 2021) recuperado el 30 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2021-02-false-negative-covid-.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.