1/A todos nos gustaría estar seguros de que no nos vamos a infectar ni que podemos ser contagiosos, ¿verdad?
Pero hemos de ser cuidadosos porque las pruebas miden lo que miden las pruebas, y no lo que creemos o queremos nosotros que midan…
2/Las pruebas actuales (PCR, serologías de anticuerpos y los tests de antígenos) nos informan de la presencia o no de determinadas sustancias.
Estas sustancias NO son el virus, sino partes de él o cosas que nuestro cuerpo fabrica para defenderse.
3/Por ejemplo: La PCR mira si tienes material genético del virus, las serologías si has fabricado anticuerpos frente a él, y el test de antígeno detecta partículas virales concretas en la mucosa nasal.
Pero ninguna te dice DIRECTAMENTE si hay virus o no
4/Por tanto, no nos dicen si tenemos o no el virus, sino que informan sobre la PROBABILIDAD de tener el virus.
Esto es muy importante entenderlo.
No trabajamos con certezas, sino con probabilidades.
5/Por ejemplo: si el test de antígeno es positivo, la probabilidad de que tenga la infección es mayor de si el resultado es negativo, pero no me lo asegura al 100%
El test responde a la pregunta: ¿tengo antígenos (partes) del virus en la nariz?
6/Siguiendo esa lógica, si es negativo, es menos probable que esté infectado, pues no ha detectado esos trozos de virus…
P:¿Tengo antígenos en la nariz?
TEST: NO
pero OJO:
¡No me dice si soy contagioso o si estoy infectado, solo que no ha detectado antígenos!
7/En medicina trabajamos con probabilidades.
De esta manera, grosso modo, contamos con al menos cuatro fuentes de información que nos ayudan a determinar la probabilidad de tener o no la infección:
A saber:
8/4 claves principales:
a) La clínica, esto es, si tengo síntomas o no
b) El resultado de los tests que he hecho
c) La prevalencia, esto es, si hay mucho o poco virus circulando ahora a mi alrededor
d) La epidemiología, si he estado expuesto, conviviendo con enfermos, etc.
9/Vamos a imaginar escenarios extremos y un poco absurdos para hacernos una idea de lo que quiero decir con todo esto y de cómo las decisiones no pueden tomarse sólo en base al resultado del un test aislado.
10/ A) Tengo todos los síntomas, todo el mundo en mi ciudad está infectado y soy conveniente con una persona positiva
Me hago un test de antígenos y es NEGATIVO
11/B) Soy astronauta y llevo 1 año en el espacio, sin contacto con nadie, no me duele nada, pero me aburro y me hago un test de antígenos que es POSITIVO
12/Resulta evidente que en el primer caso no me quedo tranquilo con ese resultado, y que en el segundo caso, no me lo creo. ¿Por qué?
Porque en el primero la probabilidad de estar infectado es altísima y en la segundo es casi imposible.
13/Por lo tanto, el resultado de un test sólo es un dato más a añadir a una ecuación de probabilidad y debemos tomarlo con esa cautela. No es un resultado definitivo y no traduce directamente infección activa o capacidad de contagio.
13.2/El test no está pensado para saber si nos podemos ir de cena, sino para detectar antígenos (trozos) del virus.
Punto.
Lo que hagamos con ese resultado es cosa nuestra. Vamos a nuestro escenario navideño:
14/Cena de nochebuena, somos veinte, ninguno tenemos síntomas y nos hemos hecho el test 30 minutos antes de ir a cenar.
Todos negativos.
¿Qué puede pasar?
Pues varias cosas:
15/ a) Que alguno en realidad sea positivo pero el test da un falso negativo, porque se acaba de infectar por la mañana y todavía el test no lo detecta pues hay pocos virus en la nariz
b) Que la técnica esté mal hecha y que la muestra no sea válida (ocurre muchas veces)
6/ c)Que alguno lo esté pasado sin darse cuenta (asintomático) , tenga carga viral muy baja y el test no lo detecte.
d) Que el test esté mal o no esté validado (mercado negro)
e) etc…
17/ Como vemos, existe una cierta probabilidad de que haya alguien infectado con un test negativo.
Evidentemente, si el test da positivo, esa persona es posible que esté infectada, por lo que no debería asistir a la cena... ni sus convivientes, ¿no?
18/La idea es que NO podemos tomar la decisión de ir a reunirnos o no en función de un resultado NEGATIVO, porque la prueba no está hecha para eso.
Podemos asumir un determinado riesgo de contagiar o contagiarnos, pero nada más.
19/ Entonces, ¿para qué sirven los tests de antígenos? Por ejemplo en dos escenarios
a) En caso de síntomas compatibles permite tomar decisiones de aislamiento y evitar contagios.
b) Como herramienta de cribaje poblacional (un test cada semana a todos los niños del colegio)
20/ En este segundo caso, queremos detectar casos en personas asintomáticas para poder aislarlos cuanto antes.
Tendría sentido hacerlo así pues "cazaremos" casos que de otra manera pasarían desapercibidos y propagarían la infección
21/ Es decir, dentro de una estrategia de rastreo y cribado, los tests tienen su utilizad siempre que se interpreten correctamente, nunca de manera aislada. La pregunta es ¿qué quiero saber con este test? ¿Qué decisión voy a tomar después de hacerlo?
LA ESTRATEGIA ES CLAVE
22/ Por lo tanto, si nos queremos hacer tests de antígenos antes de ir a cenar, perfecto, y de hecho, puesto que vamos a ir a cenar, mejor hacerlos por si hay suerte y alguien da positivo sin tener síntomas.
Hasta aquí, bien.
23/ Pero entendamos que un resultado negativo no es una garantía, sólo es "información" que SIEMPRE debe contextualizarse para darle utilidad.
¡Gracias!
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Ocho consideraciones más allá de la biología para poder valorar en toda su magnitud el impacto real y la necesidad de tomar decisiones globales y con estrategias a corto, medio y largo plazo.
1/ La infección por #SARSCOV2 presenta dos retos paralelos, como se ha explicado hasta la saciedad: la morbimortalidad directa y la morbimortalidad indirecta.
2/ Sobre la morbimortalidad directa sabemos que es alta especialmente en población muy vulnerable : personas mayores con enfermedades previas. Pero sobre la indirecta hemos de insistir porque nos afecta a todos y hay colectivos que no parecen captar el impacto real.
1/Vamos a simplificar las ideas para quitar el misterio.
Primero, entendamos cómo está hecho y cómo funciona el #coronavirus para seguir la lógica que hay detrás de la fabricación de una vacuna.
2/El #SARSCoV2 es muy simple: una especie de bola con una proteína en la superficie que forma la “corona” y, dentro, su RNA (ácido ribonucleico), que es el manual de instrucciones para fabricar un nuevo virus completo.
1/ Lo primero es encuadrar la idea de que no sólo la mortalidad es la que marca la necesidad de tratar o afrontar estrategias de salud poblacional. Hay otros elementos que debemos juntar en la ecuación. Simplifiquemos aunque perdamos en precisión para entender las ideas:
2/ Analicemos lo que entendemos por mortalidad en sentido estricto, puesto que no es algo tan sencillo de medir ni de interpretar.
Se estima que la #mortalidad directa de la #covid19 está entre el 0,15-1% según estudios. ¿Qué significa esta cifra?
La #vacuna A tiene un 60% de eficacia, y la B un 90%
¿Esto significa que la A es peor, o que la A sólo me protege un 30% menos, o que B genera más anticuerpos que la A?
¡NO!
Abro #hilo para explicar de qué hablamos sobre la eficacia de las vacunas contra la #COVID19
NOTA: Haremos una simplificación estadística para que se entienda el concepto de lo que estamos diciendo y no enredarnos en tecnicismos. La idea es entender por qué no me tengo que preocupar o alegrar de que la eficacia sea del 60% o el 90%. Cualquier error, mea culpa.
1/ Ese 60 o 90% se define como la RRR o Reducción del Riesgo Relativo y no tiene nada que ver con la cantidad de anticuerpos que genera un individuo.
De entrada, es un concepto sólo aplicable a POBLACIONES, no puede usarse en INDIVIDUOS.
Dudas frecuentes sobre resultados analíticos que, si se realizan fuera del contexto #COVID19, pueden confundir: dímero D, PCR (proteína C Reactiva, no la Polimerase Chain Reaction), ferrritina, VSG.... etc. Intentaré simplificar so pena de imprecisión estadística.
1/A medida que aprendemos sobre el #SARSCOV2, hemos visto que existe cierta asociación entre determinados parámetros analíticos y situaciones fisiopatológicas concretas, igual que ocurre el resto de enfermedades.
2/Estas asociaciones se manifiestan por ejemplo, así: si aumenta o disminuye la variable X, detecto más o menos situación Y. Por lo tanto, X e Y presentan asociación estadística.
Eso NO implica causalidad:
+no sabemos si X causa Y
+no podemos asumir que teniendo X, padezca Y.