• Las pruebas de anticuerpos pueden dar resultados falsos negativos o, más peligroso aún, falsos positivos.
  • A medida que los gobiernos federales y locales, como el de CDMX consideran aplicar estas pruebas para reabrir la economía, es necesario hablar sobre los riesgos que representan.
  • En realidad, la posibilidad de que estas pruebas para detectar qué tantos anticuerpos tenemos contra el Covid-19 respondan a la realidad no son tan elevadas como nos gustaría.

Los exámenes médicos, como la prueba de sangre para detectar anticuerpos contra el coronavirus, no son perfectos.

A veces te puede salir un falso negativo; o sea, tuviste coronavirus y tu sistema inmune desarrolló anticuerpos contra él, pero la prueba no los encuentra. O, por el contrario, puedes ser un falso positivo, que significa que la prueba dice que tienes anticuerpos contra el coronavirus, pero en realidad no.

Este segundo caso puede ser particularmente peligroso, sobre todo si confías ciegamente en esta prueba para poder reanudar tu vida normal. Los científicos aún no están seguros de cuánta protección contra futuras infecciones suponen los anticuerpos, o cuánto durará esa protección, pero sin duda es mejor que nada.

Algunos países han planteado la idea de un «pasaporte de inmunidad» para las personas que ya han pasado por el coronavirus; pues presumiblemente tienen alguna protección contra la reinfección, al menos temporalmente.

El gobierno de Ciudad de México (CDMX) dijo este miércoles que aplicará exámenes de inmunidad en más de 2,200 hogares en las zonas con mayor prevalencia de Covid-19 para evaluar la protección frente al coronavirus.

Otros países del mundo, como España o Reino Unido, también realizan la prueba de anticuerpos para monitorizar la expansión de la pandemia.

En estos casos, los valores predictivos de las pruebas pueden acabar dando resultados engañosos. De hecho se puede comprobar qué tan precisas son en la población en general mediante simples cálculos.

«La prueba de anticuerpos no es algo que puedas certificar»

Incluso en una prueba que identifique correctamente 9 de cada 10 veces si el paciente tiene o no anticuerpos, los resultados pueden ser falsos en uno de cada 2 casos por motivos como, por ejemplo, la baja prevalencia de la enfermedad en la población, según explica el doctor Andrew Noymer, profesor asociado de salud pública de la Universidad de California en Irvine.

«Incluso cuando inicias sesión en el portal de atención médica y te dice que eres positivo en anticuerpos para el Covid-19, lo que significa que aparentemente tienes algo de inmunidad, no es algo que puedas certificar», señala Noymer en una entrevista.

Una forma de aumentar las posibilidades de obtener resultados precisos es, paradójicamente, hacer muchos test en distintas ocasiones. Por ejemplo, si una persona que había dado positivo por coronavirus luego se realiza una prueba de anticuerpos, La prueba de inmunidad debería mostrar anticuerpos. Si no es así, el organismo debería desconfiar del resto de resultados.

Pero, si las pruebas de anticuerpos se usan para examinar grandes grupos de personas, no se puede comprobar su efectividad.

Calcular con qué frecuencia una prueba de anticuerpos da resultados precisos

Para calcular el porcentaje de personas que tienen anticuerpos contra el coronavirus y dan positivo (valor predictivo positivo) necesitamos varios datos: la sensibilidad, la especificidad y la proporción. Antes de nada vamos a definirlos:

  • Sensibilidad: la capacidad de detectar los verdaderos positivos. Una alta sensibilidad hace que los test den pocos falsos negativos.
  • Especificidad: la capacidad de detectar los verdaderos negativos. Una alta especificidad tiene pocos falsos positivos.
  • Proporción: el porcentaje de personas en un grupo poblacional que efectivamente tiene la enfermedad.

A partir de estos datos, se puede determinar la cantidad de verdaderos positivos y falsos positivos basados ​​en nuestro conocimiento del desempeño de la prueba, junto con la cantidad de personas que realmente tienen la enfermedad.

Esto significa que la utilidad de la prueba para determinar cuántas personas tienen anticuerpos depende de dos cosas: qué tan buena es la prueba y cuántas personas de la población realmente tienen anticuerpos.

Si la condición subyacente —en este caso los anticuerpos— es rara en la población, incluso una prueba muy buena puede conducir a muchos falsos positivos, ya que la cantidad de personas que no tienen la enfermedad podría sobre representar a las que sí la tienen.

«Si tengo alta sensibilidad y alta especificidad, mi valor predictivo positivo seguirá siendo menor cuando la prevalencia de esa enfermedad sea baja en la población», explica el doctor Puneet Souda, director gerente de herramientas y diagnósticos de ciencias biológicas en SVB Leerink, en una entrevista. «Pero, si la prevalencia es alta, entonces mi valor predictivo positivo será mayor, siempre que mis sensibilidades y especificidades sean altas».

La prevalencia es importante

Supongamos que tenemos 1,000 personas en una ciudad y una tasa de prevalencia de 8%. Eso quiere decir que, de las 1,000 personas, 80 han sido infectadas por el coronavirus y han desarrollado anticuerpos.

Supongamos también que nuestra prueba hipotética tiene una sensibilidad y especificidad de 95%, lo cual habla bastante bien de la prueba de inmunidad. Esto es, que las pruebas detectarán a 95% de las personas con anticuerpos y a 95% de las personas que no tienen anticuerpos.

Dicho esto, procedemos a hacer un test masivo a toda nuestra ciudad y calculamos la cantidad de verdaderos positivos y falsos positivos. Nuestra sensibilidad indica que 95% de las 80 personas que realmente tienen anticuerpos son verdaderos positivos, esto es, según el test, 76 individuos con anticuerpos en este grupo.

Pero nuestra especificidad de 95% significa que tendremos una tasa de falsos positivos de 5%. En otras palabras, a 5% de las personas en nuestra ciudad que no tienen anticuerpos se les dirá erróneamente que, de hecho, los tienen.

Dado que en nuestra ciudad solo 80 personas tienen anticuerpos, sabemos que los otros 920 no los tienen. Pero la tasa de falsos positivos de 5% significa que a 46 personas de ese grupo de 920 se les informará erróneamente que tienen anticuerpos.

Al unir los datos nos queda lo siguiente: 76 positivos verdaderos y 46 falsos positivos, lo que hace un total de 122 positivos, supuestamente. Esto significa un valor predictivo positivo de 76 por 122, o sea, 62% de fiabilidad.

Ligeramente más fiable que lanzar una moneda al aire

A fin de cuentas, si eres ciudadano de nuestra ciudad imaginaria y la prueba te dice que has desarrollado anticuerpos, la probabilidad de que realmente los tengas es solo de 62%. Este porcentaje es un poco mejor que lanzar una moneda al aire, pero no por mucho, y eso que nuestros niveles de acierto iniciales eran de 95%, lo cual es muy alto.

Por supuesto, estos números son solo hipotéticos, y la gran pregunta sin respuesta sigue siendo cuántas personas realmente han tenido el coronavirus.

Una tabla que resume la precisión de la detección de anticuerpos

Con una prueba hipotética que tiene una sensibilidad y especificidad del 95%, pero con una tasa de prevalencia del 20%, el valor predictivo positivo salta hasta 83%, lo cual está bastante bien. Todavía dista de ser perfecto, pero mejora sustancialmente nuestro anterior caso y el lanzamiento de monedas.

Para ver la relación entre la sensibilidad, la especificidad y la prevalencia, este gráfico ilustra qué valor predictivo positivo se obtiene según la fiabilidad de los datos.

El test de BioReference, por ejemplo, que se usa en Nueva York, tiene una sensibilidad de 91.2% y una especificidad de 97.3%; por contra el de Abbott Laboratories, utilizado en la Casa Blanca, tiene una sensibilidad de 100% y una especificidad de 99%. Incluso a pesar de estos datos, la evidencia demuestra que fracasan si la prevalencia es muy baja:

riesgo prueba de anticuerpos

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