Las pruebas han estado en primera línea de la respuesta internacional para combatir el coronavirus, pero en algunos países, especialmente en el Reino Unido, han sido motivo de mucha frustración y confusión.
Hay especulaciones sobre la eficacia de las pruebas de coronavirus.
Investigadores de la Universidad de Bristol, en el Reino Unido, explican la precisión de los dos principales tipos de pruebas de coronavirus y por qué es importante para los responsables de formular políticas.
Las pruebas de coronavirus han despertado un enorme interés, frustración y confusión. El Reino Unido ha recibido críticas en todo el mundo por la falta de pruebas masivas, a pesar de que el director general de la OMS animó a los países a «hacer pruebas, hacer pruebas, hacer pruebas». El secretario de Salud, Matt Hancock, anunció que ahora el Reino Unido se propone hacer pruebas a 100 000 personas al díapara detectar la COVID-19 antes de que termine abril.
Hay dos tipos principales de pruebas de COVID-19. Las pruebas con hisopo, que suelen tomar una muestra de la garganta o la nariz, detectan el ARN viral. Permiten determinar si tienes COVID-19 en ese momento. Los análisis de sangre, que detectan anticuerpos, pueden determinar si has tenido COVID-19 y, por tanto, eres inmune.
Ninguna prueba tiene una precisión del 100 %. Aunque las pruebas pueden funcionar bien en condiciones ideales de laboratorio, en la vida real muchos otros factores afectan a su precisión, entre ellos el momento en que se realiza la prueba, la forma en que se tomó la muestra con hisopo y la manipulación de la muestra.
Al principio del brote del nuevo coronavirus, los médicos empezaron a informar de casos de personas con coronavirus que no se habían detectado con las pruebas con hisopo; también se conocen como «falsos negativos». No sabemos con certeza con qué frecuencia se producen estos falsos negativos en el Reino Unido, pero los datos de China indican que hasta 30 de cada 100 personas con coronavirus podrían dar negativo en la prueba.
El significado del resultado de una prueba para una persona depende no solo de la precisión de la prueba, sino también del riesgo estimado de enfermedad antes de realizarla. Thomas Bayes lo describió matemáticamente; más tarde, Thomas Bayes y Siddhartha Mukherjee lo explicó como la ley según la cual «una intuición sólida es mucho más poderosa que una prueba poco fiable».
Veámoslo con un ejemplo. Jane trabaja como recepcionista del NHS en una consulta de medicina general de Londres, en una zona con una alta tasa de infección por coronavirus. Tras notar que había perdido el olfato durante unos días, una noche se despierta con escalofríos y tos seca. Se toma la temperatura y ve que tiene 38,5 °C. Sin embargo, después de hacerse una prueba con hisopo, el resultado de COVID-19 es negativo. ¡Qué buena noticia! ¿O no?
Los médicos se basan en su experiencia para reconocer patrones en los síntomas, los factores de riesgo y los signos, y así estimar la probabilidad de infección antes de realizar una prueba. Esto se conoce como «probabilidad previa a la prueba». Según sus síntomas, la probabilidad de que Jane tenga COVID-19 será alta, quizá del 80 %.
Ahora supongamos que 100 personas con síntomas como los de Jane se hacen una prueba con hisopo. De ellas, 80 tienen COVID-19. Un resultado positivo permite estar bastante seguros de que alguien tiene COVID-19. Pero si la prueba no detecta a un 30 % de esas 80 personas con COVID-19, se estima que 24 de cada 100 personas obtendrán un resultado «falso negativo». Esto significa que podrían volver al trabajo y propagar el coronavirus a otras personas sin saberlo.
Estas cifras cambian según quién se someta a la prueba. Si hacemos pruebas a personas con menos síntomas, la probabilidad de coronavirus, o «probabilidad previa a la prueba», es menor. Si solo diez de cada 100 personas examinadas tienen realmente COVID-19 y la prueba no detecta al 30 %, solo tres de cada 100 personas examinadas obtendrán un resultado «falso negativo», frente a 86 «verdaderos negativos». Así que, si tienes menos síntomas y el resultado es negativo, puedes tener más confianza en que realmente no tienes COVID-19. Pero si tienes síntomas típicos del coronavirus, lo más seguro es suponer que tienes la enfermedad, aunque la prueba dé negativo.
También se están desarrollando análisis de sangre para detectar anticuerpos. Podrían ayudarnos a averiguar quién ha tenido coronavirus anteriormente y, por tanto, se presume que es inmune. Esto podría ayudar a tomar decisiones sobre el levantamiento de los confinamientos para que la gente pueda volver al trabajo de forma segura.
Pero antes de ponerlos en práctica, debemos saber qué precisión tienen. En este caso, debemos tener la certeza de que la prueba de anticuerpos no dé a las personas una falsa seguridad de que son inmunes, ya que esto podría empeorar la propagación de la infección. Por ahora no disponemos de información suficiente sobre estas pruebas para responder a estas preguntas. Los muy limitados datos disponibles indican que producen menos falsos negativos que las pruebas con hisopo, pero más falsos positivos. Esto significa que podrías dar positivo sin ser inmune, por lo que quizá estas pruebas no sean tan útiles como espera la gente.
La conclusión es que las pruebas son importantes para comprender y controlar el brote de coronavirus, pero tienen limitaciones cuando se utilizan para orientar la toma de decisiones de las personas. Si tienes síntomas intensos de COVID-19, debes suponer que tienes la enfermedad, aunque la prueba dé negativo.
