El número real de personas con COVID-19 podría ser hasta 100 veces superior al de casos confirmados.
Realizar pruebas a una muestra aleatoria de 5.000 personas podría permitir predecir la prevalencia del coronavirus.
Realizar pruebas más amplias para identificar la inmunidad podría dar lugar a medidas de distanciamiento social menos restrictivas.
Al 30 de marzo, más de 66.000 personas habían dado positivo en SARS-CoV-2, el virus que causa la COVID-19, en el estado de Nueva York. Pero ¿cuántas están realmente infectadas? No lo sabemos.
Solo pueden hacerse la prueba quienes presentan síntomas o se consideran de alto riesgo por haber estado en contacto con personas confirmadas como infectadas. Además, la evidencia anecdótica sugiere que un gran número de personas aparentemente sintomáticas no han podido hacerse la prueba, y aún más personas podrían estar infectadas pero permanecer asintomáticas, no reconocer sus síntomas o no tomarlos en serio.
Necesitamos urgentemente conocer las cifras reales de infecciones sintomáticas y asintomáticas en la comunidad si queremos evaluar con precisión la epidemia y tomar las decisiones de política adecuadas.
El número real de casos en la población debe ser mayor que el de pruebas positivas hasta ahora, pero no sabemos en qué medida. Estimaciones muy conservadoras sugieren que el total real de casos es de dos a tres veces mayor que el número de pruebas positivas.
Modeladores epidemiológicos de Harvard y John Hopkins han sugerido que la cifra real podría ser hasta 10 o 20 veces mayor que la reportada. En el Reino Unido, estimaciones recientes basadas en síntomas y no en pruebas sugieren que la relación real entre casos y pruebas positivas podría ser incluso mayor, quizá hasta 50 o 100 veces.
¿Cómo podemos determinar la cifra real? En un mundo ideal, haríamos pruebas a todos y las repetiríamos. Pero las limitaciones en el número de kits de prueba disponibles, otros suministros médicos esenciales, la capacidad de los laboratorios y el personal hacen que ese enfoque sea imposible en este momento.
Un enfoque alternativo y viable es realizar pruebas a una muestra aleatoria representativa de 5.000 personas en el estado de Nueva York. Según nuestros cálculos estadísticos, este tamaño de muestra es suficiente para determinar con precisión la prevalencia de la infección por COVID-19, con un margen de error de 1,5 puntos porcentuales. Aplicar esta estrategia sería similar a usar encuestas a pie de urna para predecir el resultado de una elección, lo cual se ha hecho con gran éxito históricamente.
Además de las pruebas, deberíamos medir la temperatura de las personas y preguntar por síntomas. Deberíamos hacerlo tanto con las personas de la muestra como con los demás integrantes de sus hogares. También deberíamos preguntar por las medidas de precaución que toman las personas muestreadas, incluido el distanciamiento social, para entender mejor quién se está infectando y mejorar nuestros modelos de transmisión y las recomendaciones de prevención.
Para implementar esta estrategia de muestreo, deben existir varios elementos y precauciones. En primer lugar, debemos garantizar la seguridad de los encuestadores de pruebas, así como la de las personas a las que visitan, proporcionándoles equipo de protección adecuado. En segundo lugar, necesitamos que las personas den su consentimiento para hacerse la prueba. Podemos apelar a su responsabilidad pública, pero también ofrecer atención médica inmediata a quienes den positivo.
Por último, está el tema de asegurar suficientes kits de prueba y los suministros que los acompañan, todos los cuales siguen siendo escasos. Como las pruebas aún se racionan entre los enfermos graves, reservar kits para la vigilancia comunitaria puede parecer una preocupación secundaria o incluso terciaria.
Por supuesto, quienes están enfermos y necesitan un diagnóstico deben seguir siendo una prioridad, pero también necesitamos saber cuántas personas están infectadas en la comunidad y podrían estar propagando la enfermedad. A medida que haya más kits de prueba disponibles, reservar una parte para lograr un nivel básico de vigilancia comunitaria probablemente rinda enormes beneficios. Además, nos beneficiaríamos enormemente de saber cuántas personas se han recuperado de la infección y ahora podrían ser inmunes, pero esto no se podrá lograr hasta que se desarrolle una prueba "serológica" de alta calidad, que identifique anticuerpos en la sangre.
Una pregunta clave en este momento es cuándo puede el estado pasar a medidas de distanciamiento social menos restrictivas, centradas principalmente en aislar a quienes tienen una infección activa y en poner en cuarentena a sus contactos conocidos. El elevado número de casos confirmados, considerado junto con los informes de hospitales que ya sufren una tensión considerable, sugiere con firmeza que la tasa actual de infección es demasiado alta para pasar a este tipo de método de control de casos en este momento.
Aun así, hay razones para esperar que podamos adoptar una estrategia algo más flexible una vez que las medidas actuales hayan logrado frenar la propagación de la enfermedad. Pero solo podremos hacerlo de forma segura si confiamos en nuestra capacidad para evaluar con precisión la prevalencia de la infección y su trayectoria.
Nuestra capacidad para prevenir y controlar la infección por COVID-19 se verá enormemente potenciada con mejores datos de vigilancia. Afortunadamente, dichos datos están perfectamente al alcance y constituyen una oferta que no debemos rechazar.
