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Modelo matemático calcula la tasa de falsos negativos para las pruebas de COVID-19

Por el equipo editorial de LabMedica en español
Actualizado el 25 Feb 2021
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Los investigadores desarrollaron un modelo matemático para estimar la tasa de falsos negativos para las pruebas de COVID-19.

Los medios matemáticos para evaluar la tasa de falsos negativos de las pruebas, desarrollados por investigadores del Centro Médico Beth Israel Deaconess (BIDMC Boston, MA, EUA), permiten una comparación de manzanas con manzanas de la sensibilidad clínica de los distintos ensayos. En junio de 2020, la Administración de Alimentos y Medicamentos de los EUA (FDA) había otorgado una autorización de uso en emergencias para más de 85 kits o ensayos de pruebas de ADN viral diferentes, cada uno con grados de sensibilidad muy variables y tasas de exactitud desconocidas. Sin embargo, sin una prueba estándar de oro existente 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 de manera segura para los negocios.

Los resultados de la prueba COVID generalmente se informan como simplemente positivos o negativos. Sin embargo, las personas positivas pueden albergar cantidades radicalmente diferentes de virus o carga viral, según el tiempo que hayan estado infectadas o la gravedad de sus síntomas. De hecho, la carga viral puede variar hasta cien millones de veces entre las personas. Utilizando datos de más de 27.000 pruebas para COVID-19, realizadas en los sitios del hospital Beth Israel Lahey Health, del 26 de marzo al 2 de mayo de 2020, los investigadores demostraron, por primera vez, que las cargas virales se pueden informar de manera confiable. A continuación, los investigadores estimaron primero la sensibilidad clínica y la tasa de falsos negativos para la prueba desarrollada en el laboratorio, que fue una de las primeras en implementarse en todo el país y considerada entre las mejores de su clase. El análisis de los resultados de la prueba repetida para los casi 5.000 pacientes que dieron positivo permitió a los investigadores determinar que la prueba interna arrojó un falso negativo en aproximadamente el 10% de los casos, lo que le dio al ensayo una sensibilidad clínica de aproximadamente el 90%.

Para estimar la exactitud 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 capturará el 95% o más de las veces. Los investigadores demostraron que el límite de detección se puede utilizar como representación 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 1.000 copias de ADN viral por mL detecte solo el 75% de los pacientes con COVID-19, proporcionando a una de cada cuatro personas con un resultado falso negativo. El equipo también mostró que una prueba disponible en la actualidad no detecta hasta uno de cada tres individuos infectados, mientras que otra puede pasar por alto hasta el 60% de los casos positivos. Los investigadores señalaron que, si bien no todos los pacientes COVID positivos que no se detectan en las pruebas sensibles de detección de antígenos y PCR, serán infecciosos para otros, algunos sí lo serán.

“Para volver a la normalidad, todos estamos de acuerdo en que tenemos que aumentar enormemente las pruebas para determinar quién es negativo y quién es infeccioso, pero eso solo funcionará de manera óptima si se pueden detectar todos los casos positivos”, dijo el coautor correspondiente, James E. Kirby, MD, director de los Laboratorios de Microbiología Clínica en el BIDMC. “Encontramos que las sensibilidades clínicas varían ampliamente, lo que tiene claras implicaciones para la atención de los pacientes, la epidemiología y el manejo social y económico de la pandemia en curso”.

“Estos resultados son especialmente importantes a medida que pasamos de realizar pruebas a individuos en su mayoría sintomáticos a exámenes de detección más regulares en la comunidad”, dijo el coautor correspondiente Ramy Arnaout, MD, DPhil, director asociado de los laboratorios de microbiología clínica en el BIDMC. “La cantidad de personas que se pasarán por alto, la tasa de falsos negativos depende de la prueba que se utilice. Con nuestro modelo, estamos mejor informados para preguntar qué probabilidades hay de que estas personas sean infecciosas”.

Enlace relacionado:
Centro Médico Beth Israel Deaconess

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