New England Journal of Medicine
PERSPECTIVA
Fecha de publicación: 06 de agosto del 2020
Resumido por Catalina Castrillo Hine
Revisado por: Dra. Gloriana Loría Chavarría, MD.
Introducción
Con la reapertura económica se ha planteado la necesidad de tener pruebas diagnósticas ampliamente disponibles, sin considerar su exactitud. Actualmente, la atención está dirigida hacia la precisión de pruebas de anticuerpos (identifican infección previa) en lugar de pruebasdiagnósticas (determinan infección actual), lo que podría ser clave para la contención de la pandemia.
Discusión
Las pruebas diagnósticas pueden tener resultados erróneos de dos maneras:
Falsos positivos: persona se cataloga erróneamente como infectada, con la consecuencia de aislamiento y rastreo de contactos innecesarios.
Falsos negativos: se identifica como no infectada a una persona infectada, esta puede no aislarse y continuar infectando a otros.
LA FDA autorizó el uso de emergencia de pruebas diagnósticas comerciales que requieren la medición analítica y clínica del desempeño de la prueba.
Sensibilidad analítica: probabilidad de la prueba de ser positiva para material con elementos del virus y la concentración mínima que esta pueda determinar.
Especificidad analítica: probabilidad de que la prueba sea negativa para material que contenga otros patógenos que no sean SARS-CoV-2.
En los estudios de desempeño de las pruebas los pacientes se someten a una “prueba índice” y una “prueba de referencia estándar”. La sensibilidad clínica es la proporción de las pruebas índice positivas en pacientes que realmente tienen la enfermedad y esta varía según el ambiente clínico. Se desconoce si se ha determinado la sensibilidad de las pruebas para SARS-CoV-2 comerciales mediante estos parámetros. Además, se debe desarrollar una referencia estándar para la medición de la sensibilidad de las pruebas en pacientes asintomáticos por COVID-19 ya que el seguimiento de síntomas puede ser inútil si se mantienen asintomáticos.
Estudios previos
Yang et al: Se tomaron muestras de 213 pacientes hospitalizados por COVID-19 de distintos sitios y se usó un test de RT-PCR que arrojaron falsos negativos en muestras de esputo (11%), nasales (27%) y de garganta (40%).
Zhao et al: Se estudiaron 173 hospitalizados por COVID-19 sintomáticos con al menos 1 prueba positiva y se observó seroconversión de anticuerpos en 93%. Se analizaron muestras con RT-PCR y solo 67% fueron positivas.
Revisión sistemática de 5 estudios con 957 pacientes sospechosos y confirmados por COVID-19 tuvieron 2-29% de falsos negativos (existe duda en la similitud de pruebas).
ANÁLISIS DE RESULTADOS DE PRUEBAS POR SARS-CoV-2
Un resultado negativo por COVID-19 solo indica que la infección es poco probable. Según el teorema de Bayes, se debe incorporar información personal y la exactitud del test para mejorar la interpretación. Para que un test sea negativo se debe considerar: probabilidad pretest (estimado previo de la probabilidad de infección) y sensibilidad. La probabilidad pretest depende de la prevalencia local de COVID-19, exposición y síntomas.
Los estudios mencionados estiman una sensibilidad promedio de 70%. Esto sumado a una probabilidad pretest de 50%, generaría una probabilidad postest negativa de 23% (demasiado alta para considerarse no infectado). Si se obtiene un resultado negativo con una prueba altamente sensible y específica, el rango de seguridad para permitir que la persona esté en contacto con otros es más amplio y esto puede tener mayor impacto con el uso de medidas preventivas.
Conclusiones
Las pruebas diagnósticas generarán una apertura segura si son de alta sensibilidad y validadas.
Se debe procurar que los proveedores de las pruebas brinden datos de sensibilidad y especificidad.
Medir la sensibilidad en asintomáticos es prioridad para generar métodos que estimen la probabilidad pretest de infección y así calcular la probabilidad postest de resultados positivos o negativos.
Resultados negativos aún en pruebas muy sensibles no pueden descartar infección si hay sospecha clínica y alta probabilidad pretest.
Se deben crear umbrales de sensibilidad para descartar infección en distintos escenarios clínicos.
Referencia bibliográfica: Woloshin S, Patel N, Kesselheim A. False Negative Tests for SARS-CoV-2 Infection: Challenges and Implications. New England Journal of Medicine. 2020;383(6):e38. Disponible en: 10.1056/NEJMp2015897.
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