La ‘tríada clásica’ de síntomas pasa por alto los casos positivos de COVID-19, encuentra un estudio
Impresión 3D de una proteína de pico del SARS-CoV-2, el virus que causa el COVID-19 frente a una impresión 3D de un SARS-CoV-2 partícula de virus. La proteína espiga (en primer plano) permite que el virus ingrese e infecte las células humanas. En el modelo de virus, la superficie del virus (azul) está cubierta con proteínas de pico (rojo) que permiten que el virus ingrese e infecte las células humanas. Crédito: NIH
Extender los síntomas que desencadenan una prueba PCR para COVID-19 podría ayudar a detectar alrededor de un tercio más de casos de la enfermedad.
Una nueva investigación dirigida por investigadores del King’s College London y publicada en el Journal of Infection sugiere que restringir las pruebas a la «tríada clásica» de tos, fiebre y pérdida del olfato, que se requiere para ser elegible para una prueba PCR a través del NHS, puede han perdido casos. Ampliar la lista para incluir fatiga, dolor de garganta, dolor de cabeza y diarrea habría detectado el 96 % de los casos sintomáticos.
Un equipo de investigadores del King’s College London y la Coalition for Epidemic Preparedness Innovations (CEPI) analizó datos de más de 122 000 usuarios adultos del Reino Unido de la aplicación ZOE COVID Symptom Study. Estos usuarios informaron haber experimentado cualquier síntoma potencial de COVID-19, y 1202 de ellos informaron una prueba de PCR positiva dentro de la semana posterior a sentirse enfermos por primera vez.
Si bien la prueba de hisopo de PCR es la forma más confiable de saber si alguien está infectado con el coronavirus SARS-CoV-2 que causa el COVID-19, el análisis sugiere que la lista limitada de tres no detecta todos los casos positivos de COVID-19.
Hacer pruebas a personas con cualquiera de los tres ‘clásicos’ los síntomas habrían detectado el 69 % de los casos sintomáticos, con 46 personas que dieron negativo por cada persona que dio positivo. Sin embargo, evaluar a personas con cualquiera de los siete síntomas clave (tos, fiebre, anosmia, fatiga, dolor de cabeza, dolor de garganta y diarrea) en los primeros tres días de enfermedad habría detectado el 96 % de los casos sintomáticos. En este caso, por cada persona con la enfermedad identificada, 95 darían negativo.
Los investigadores también encontraron que los usuarios de la aplicación Symptom Study tenían más probabilidades de seleccionar dolor de cabeza y diarrea dentro de los primeros tres días de síntomas, y fiebre durante los primeros siete días, lo que refleja diferentes momentos de los síntomas en el curso de la enfermedad. Los datos de la aplicación ZOE muestran que el 31 % de las personas que están enfermas de COVID-19 no tienen ninguno de los síntomas de la tríada en las primeras etapas de la enfermedad, cuando son más infecciosos.
Los investigadores aplicaron un algoritmo evolutivo multiobjetivo (MOEA) para generar un conjunto de combinaciones óptimas de síntomas, cada una caracterizada por un buen compromiso entre especificidad y sensibilidad. MOEA comienza generando una población de combinaciones aleatorias de síntomas y luego evoluciona esa población hacia mejores combinaciones que terminan con un conjunto de combinaciones óptimas de síntomas. La elección de la combinación óptima para usar depende de la capacidad de prueba.
El 46 % de las personas positivas para COVID-19 informaron tos o disnea (falta de aliento) dentro de los primeros tres días del inicio de los síntomas. Cuando los usuarios reportaron fiebre, la sensibilidad aumentó al 60 %, mientras que el registro de anosmia/ageusia aumentó la sensibilidad al 69 %. Cuando se agregaron el dolor de cabeza y la fatiga, la proporción de casos de COVID-19 aumentó al 92 %, pero las pruebas por caso se duplicaron.
Los hallazgos pueden ser valiosos en situaciones donde hay una capacidad de prueba limitada. Los investigadores sugieren una gama de combinaciones óptimas de síntomas que podrían usarse en ensayos de eficacia de vacunas o en entornos de salud pública, al evaluar los recursos financieros y logísticos.
El profesor Sebastien Ourselin del King’s College London dijo: «»La identificación de esta combinación de síntomas a través de la aplicación COVID Symptom Study es otra demostración principal del valor del análisis de big data y la tecnología de salud móvil para respaldar el manejo de esta pandemia. Los síntomas autoinformados diarios desde una aplicación móvil a escala de todo un país han ofrecido una nueva perspectiva para la investigación en salud pública y la respuesta a la rápida propagación de enfermedades infecciosas como el COVID-19».
Dr. Claire Steves, lectora del King’s College London, dijo: «Hay muchos síntomas que ocurren en la fase aguda de la COVID, incluidos algunos como fatiga y dolor de cabeza, que también son comunes en otras afecciones. Según las pruebas disponibles, se pueden usar diferentes combinaciones de síntomas para que sean lo más sensibles o específicos posible. Esperamos que estos modelos sean útiles en una variedad de entornos, desde ensayos de vacunas hasta detección y tratamiento de brotes de COVID en el futuro».
El profesor Tim Spector del King’s College London dijo: «Sabemos desde el principio que solo centrar las pruebas en la tríada clásica de tos, fiebre y anosmia pierde una proporción significativa de casos positivos. Identificamos la anosmia como un síntoma en mayo y nuestro trabajo llevó al gobierno a agregarlo a la lista, ahora está claro que necesitamos agregar más. Al invitar a cualquier usuario que registre nuevos síntomas a hacerse una prueba, confirmamos que hay muchos más síntomas de COVID-19. Esto es especialmente importante con las nuevas variantes que pueden causar diferentes síntomas. Para nosotros, el mensaje para el público es claro: si se siente mal recientemente, podría ser COVID y debería hacerse una prueba».
Dr. Jakob Cramer, Jefe de Desarrollo Clínico, en el Coalition for Epidemic Preparedness Innovations, dijo: «El diagnóstico preciso de los casos de COVID-19 es crucial al evaluar la eficacia de las vacunas candidatas contra el COVID-19 en estudios a gran escala, especialmente porque los signos y síntomas asociados con la enfermedad son extensos y se superponen con otros Infecciones virales comunes. Los hallazgos de este estudio brindan información importante que ayudará a optimizar la elección de los síntomas desencadenantes para el diagnóstico en los ensayos de eficacia de la vacuna COVID-19. Esperamos que los hallazgos de este estudio no solo ayuden a los socios de desarrollo de vacunas COVID-19 de CEPI, sino también a la comunidad de investigación y desarrollo en general».
Explore más
Siga las últimas noticias sobre el brote de coronavirus (COVID-19) Más información: M. Antonelli et al, Combinaciones óptimas de síntomas para ayudar a la identificación de casos de COVID-19: análisis de una cohorte de observación prospectiva basada en la comunidad, Journal of Infection (2021). DOI: 10.1016/j .jinf.2021.02.015 Proporcionado por King’s College London Cita: La ‘tríada clásica’ de síntomas pasa por alto los casos positivos de COVID-19, según un estudio (2021, 18 de febrero) consultado el 30 de agosto de 2022 en https:// medicalxpress.com/news/2021-02-classic-triad-symptoms-positive-covid-.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Además de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin la permiso por escrito El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.