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Once de los 14 test de COVID-19 en EEUU fallan: ¿por qué pasa y qué hacer?

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Solo tres de los 14 test que se venden en EEUU dan resultados certeros, según un estudio que los analizó. Sin embargo, no todo está perdido: comprender qué mide cada tipo de test y utilizar la matemática a favor de la medicina puede hacer que incluso los test falibles sean útiles.

Diagnosticar a pacientes con COVID-19 se ha vuelto una de las tareas primordiales para los 185 países del mundo afectados por la pandemia. Día a día se procura tener un panorama claro sobre el verdadero crecimiento de la curva de contagios por el coronavirus. Además de lo costoso que puede ser el test, los países deben lidiar con otro problema: la veracidad de los resultados.

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El problema quedó de manifiesto cuando un equipo de científicos de California puso a prueba a los 14 test serológicos —que miden los anticuerpos generados por el paciente— para diagnosticar COVID-19 disponibles en el mercado. Según recoge el informativo Vox, solo tres de esas 14 pruebas daban "resultados consistentes".

Al medir los anticuerpos, los test serológicos son útiles para saber si el paciente ya tuvo COVID-19 y generó anticuerpos contra ellos. Se trata de una buena herramienta para determinar si existen personas ya inmunizadas contra el virus, a pesar de que la posibilidad de que los pacientes puedan reinfectarse aún está bajo estudio ante la aparición de casos puntuales.

El test serológico se diferencia del genético conocido como PCR (Reacción en cadena de la polimerasa), que mide si el material genético del virus (en este caso el nuevo coronavirus SARS-CoV-2) se encuentra en el individuo, por lo que son útiles para determinar si la persona está infectada en el momento con el virus.

¿Cómo funciona el test de COVID-19?

Todos los test para detectar virus se mueven en dos ejes: el de la sensibilidad y el de la especificidad. Una mayor sensibilidad asegura que el test detectará el virus en caso de que se encuentre allí, al tiempo que una mayor especificidad impide que otros virus provoquen falsos positivos.

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El gran problema, recuerda Vox, es que estos dos ejes suelen funcionar en forma contrapuesta: al aumentar la especificidad de un test, se pierde la sensibilidad y viceversa. Así, ninguna de estas pruebas logrará ser perfectamente sensible y específica. Por ese motivo, los test pueden alcanzar porcentajes de 99% en uno de los ejes pero el porcentaje cae en el otro.

Además, cualquier test puede arrojar falsos positivos y falsos negativos. Un test con más sensibilidad evitará los falsos negativos pero es más propenso a un falso positivo, ya que detecta un reactivo no buscado. Lo contrario sucede con el test con más especificidad, que tendrá más falsos negativos, ya que podría no detectar el virus a pesar de que se encuentre allí. Por esta razón los ejes de los test nunca superan el 99%, lo que despierta un problema matemático. 

Aunque un test cuente con 99% de sensibilidad y 99% de especificidad, en un grupo de 100 personas habría un falso positivo o un falso negativo. Trasladado a la epidemiología, esto significa que la posibilidad de encontrar falsos positivos o negativos disminuye a medida que la cantidad de infectados aumenta. En este sentido, cuanto más circula el virus, más fiables son los resultados de los test

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Para evitar este tipo de problemas es que los expertos recomiendan que los pacientes sean testeados dos veces. Aún con las falencias de cada test, un doble examen disminuye los riesgos de datos falsos. Los expertos también recomiendan que la información aportada por los test PCR positivos sean complementadas con estudios de los síntomas del paciente, ya que se ha comprobado que el material genético del virus puede seguir en el paciente incluso después de que la infección acabó.

La otra clave es el testeo aleatorio de grupos de personas. Según explicó a Vox la profesora de Epidemiología de la Universidad de Boston Eleanor Murray, entender lo que pasa con el entorno es clave para valorar justamente el resultado de un test. Es decir, si bien un test individual puede tener sus fallas, el dato se vuelve útil cuando se examina a todo un gran grupo de personas. Así, aunque no sean perfectos, los test serológicos aplicados a una comunidad pueden estimar el comportamiento del brote.

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