Por qué los expertos dudan de la tasa de mortalidad en ese reciente estudio COVID-19

coronavirus COVID-19 Vitals
2020-04-29 06:00.

Últimamente se ha hablado mucho sobre algunos estudios de COVID-19 que utilizan pruebas de anticuerpos para estimar la prevalencia de la infección en la población. En teoría, las pruebas de anticuerpos detectan evidencia de que una persona ya ha tenido y se ha recuperado de COVID-19 , lo cual, dada la falta de pruebas disponibles mientras las personas aún experimentan síntomas (o pueden estar experimentando solo síntomas leves, si no son completamente asintomáticos ), puede ser una herramienta útil para estimar el alcance total de la pandemia.

En particular, un estudio de las tasas de prevalencia en el condado de Santa Clara, California, atrajo la atención por su conclusión de que la prevalencia de personas con anticuerpos, es decir, personas que se han infectado y mejorado, es mucho más alta que las estimaciones oficiales.

Los estudios de anticuerpos están generando interés porque podrían ayudarnos a estimar quién tiene inmunidad contra COVID-19, lo que podría ser útil a medida que los estados buscan abrirse nuevamente, particularmente a medida que avanzamos hacia una posible "inmunidad colectiva". Pero poner demasiada fe en un estudio que sugiere una baja tasa de mortalidad, particularmente uno que no tiene en cuenta las fallas y sesgos en sus datos, podría llevar a la gente a pensar que la enfermedad es menos peligrosa de lo que realmente es.

En el estudio de Santa Clara, se reclutó a 3.330 personas a través de anuncios de Facebook y se les hicieron pruebas de anticuerpos contra el virus que causa COVID-19. De estas 3.330 personas, 50 dieron positivo. Extrapolando este número, los autores estiman que la prevalencia de personas que se han recuperado de la enfermedad en el condado de Santa Clara es de 50 a 85 veces mayor que lo sugerido por las cifras oficiales. Con este número, los autores han estimado que la tasa de muerte por COVID-19 está entre 0,12 y 0,20, en comparación con otras estimaciones , que normalmente oscilan entre el 1 y el 3%. Evaluar la tasa de mortalidad por esta enfermedad es complicado, dado lo nueva que es, así como la falta de pruebas generalizadas. Pero en general, en escenarios donde ha habido tasas más altas de pruebas, la tasa de mortalidad parece estar en algún lugar en ese rango de 1-3%.

Los resultados del estudio de Santa Clara fueron sorprendentes y no han resistido el escrutinio que siguió a los titulares iniciales alentadores. Desde el momento en que se publicó esta preimpresión, ha salido a la luz un problema tras otro con los datos. Y el estudio de Santa Clara no es la única prueba de anticuerpos que ha suscitado controversia, aunque en la última semana se ha convertido en la más notable.

Cuando se trata de analizar estos estudios para determinar cuánto stock podemos colocar en ellos, estos son los factores que los científicos están considerando:

Para el estudio de Santa Clara, los participantes fueron reclutados a través de anuncios de Facebook. Aunque los investigadores intentaron corregir el sobremuestreo de algunos datos demográficos, esta es una técnica de muestreo que introducirá ciertos sesgos, uno de los cuales es el hecho de que muchos de los participantes podrían haber estado motivados por querer saber si habían padecido una enfermedad anterior. había sido COVID-19 o no. Este factor puede haber sesgado significativamente los resultados, especialmente considerando que las conclusiones del estudio se basan en solo 50 resultados positivos de 3330.

Luego está el descubrimiento problemático de que algunos participantes del estudio de Santa Clara fueron reclutados por la esposa de uno de los autores enviando un correo electrónico a la lista de correo electrónico de una escuela secundaria junto con la sugerencia de que las pruebas determinarían si podían "volver al trabajo sin miedo". y afirmar falsamente que la prueba fue aprobada por la FDA.

Se tomaría un muestreo real al azar. En el mundo real, esto no siempre es posible, pero es importante tener en cuenta el método de muestreo que siguió un estudio y cómo se corrigió cualquier posible sesgo.

Las pruebas de anticuerpos contra COVID-19 aún se están desarrollando, y todavía hay mucho que estamos aprendiendo en lo que respecta a su precisión. Para complicar todo esto, está el hecho de que la FDA ha relajado sus reglas sobre permitir que las empresas vendan pruebas que no hayan sido examinadas por el gobierno.

Cuando se trata de la precisión de la prueba, hay que considerar la tasa de falsos negativos, cuando los resultados de la prueba dicen que no tiene anticuerpos COVID-19 cuando en realidad los tiene, así como la tasa de falsos positivos, que es cuando los resultados de la prueba diga que tiene anticuerpos contra COVID-19, cuando en realidad no los tiene.

En un análisis de 14 pruebas de anticuerpos diferentes , realizado por un equipo de más de 50 científicos, solo tres produjeron resultados consistentemente confiables. Y de estas 14 pruebas diferentes, solo una no generó falsos positivos. Los falsos positivos son especialmente problemáticos, ya que podrían ofrecer a los examinados una falsa sensación de seguridad: una creencia errónea de que uno es inmune, cuando en realidad los resultados de la prueba eran incorrectos. (Por supuesto, es importante tener en cuenta que aún no sabemos el grado en que los anticuerpos confieren inmunidad al virus que causa COVID-19).

Es la tasa de falsos positivos lo que es especialmente preocupante en el estudio de Santa Clara. Las conclusiones de los autores no tienen en cuenta los falsos positivos, lo que es especialmente problemático teniendo en cuenta que la prueba que utilizaron tiene un intervalo de confianza de entre el 0,1% y el 1,7% de tasa de falsos positivos , mientras que los hallazgos informados fueron que el 1,5% de sus muestras fueron positivas. . En teoría, todas esas muestras positivas podrían ser falsos positivos, una probabilidad que los autores no tuvieron en cuenta. Incluso si la tasa de falsos positivos es mucho menor, con un tamaño de muestra tan pequeño, una pequeña diferencia podría sesgar los resultados bastante.

El estudio de Santa Clara utiliza sus hallazgos para estimar una tasa de mortalidad de entre 0,12 y 0,20 por ciento. Sin embargo, como señala Undark , si la tasa de mortalidad fuera de solo 0,12 a 0,20, entonces el número de muertes por COVID-19 en la ciudad de Nueva York sugeriría que 12,5 millones de personas estaban infectadas, mientras que la población de la ciudad es solo de 8,3 millones.

Dado que Nueva York todavía registra nuevos casos todos los días y no ha visto una afluencia de 4 millones de personas adicionales en el último mes, esto sugiere que la tasa de mortalidad no está, de hecho, entre el 0,12 y el 0,20 por ciento.

La vida en una pandemia cambia día a día, y cada hora se publican nuevos resultados de investigación. En términos generales, esta investigación en curso es algo muy bueno: hay muchas cosas que aún no sabemos. Dicho esto, dada la velocidad a la que todo esto está sucediendo, así como nuestro deseo desesperado de obtener más información, más y más preprints (estudios que aún no han pasado por la revisión por pares) se están cubriendo como noticias.

Es doblemente importante verificar cómo se cubre un estudio cuando es nuevo y no ha pasado por una revisión por pares. ¿Qué dicen otros científicos sobre la metodología y los resultados? ¿Qué están diciendo sobre las limitaciones del estudio? Ningún estudio es perfecto. Si la cobertura de noticias no ha incluido una diversidad de voces, incluido un análisis de expertos que no participaron en la investigación, así como expertos que pueden hablar sobre sus limitaciones, esa es una señal de que es posible que desee esperar antes de tomar una decisión. si los resultados son unos en los que puede confiar.

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