Los casos de Covid-19 en Nueva Zelanda están aumentando rápidamente, pero es probable que el total de infecciones sea mucho más alto: este es el motivo

Analizar – Con Aotearoa Nueva Zelanda pasar a la fase tres de su respuesta al brote de Omicron, las nuevas definiciones y protocolos para las pruebas y el aislamiento significarán nuevas formas de medir el impacto de la COVID-19.

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Fotografía: RNZ / Dom Thomas

En términos generales, hay dos aspectos en este nuevo régimen. El primero se relaciona con los cambios en las definiciones de quién cuenta como contacto cercano y cuáles son sus requisitos de aislamiento.

El segundo se refiere a los procesos de prueba, consejos sobre quién debe hacerse la prueba y cuándo, qué tipo de prueba deben hacer y cómo se registra el resultado. El paso a la fase tres significa un cambio hacia el uso predominante de pruebas rápidas de antígenos (RAT).

La política de pruebas es importante porque la cantidad de casos confirmados o probables informa nuestra estimación de la cantidad de infecciones subyacentes.

Los nuevos casos confirmados son un indicador rezagado de nuevas infecciones, pero un indicador adelantado de otras métricas importantes, como las hospitalizaciones. Cuanto más sepamos sobre quién se infectó recientemente y dónde, mejor podremos planificar las respuestas individuales y comunitarias al brote.

RAT y riesgo

Con la gran cantidad de casos que estamos viendo ahora con Omicron, la velocidad es fundamental para devolver los resultados de las pruebas. Los resultados rápidos significan que las personas pueden modificar su comportamiento en consecuencia y aislarse si es necesario. Cuanto antes las personas reciban un resultado positivo, antes podrán notificar a los contactos recientes, y esas personas también podrán aislarse.

Cuando los números de casos son altos, el riesgo de un falso positivo de una RAT es muy bajo. Esto significa que el valor adicional de tener una prueba de PCR más sensible se reduce en comparación con cuando teníamos números en minúsculas.

Por otro lado, cuando el número de casos en la comunidad es alto, existe el riesgo de resultados falsos negativos en una RAT para alguien que tiene síntomas o es un contacto cercano de un caso confirmado.

Prueba rápida de antígenos. (imagen de archivo)
Fotografía: 123RF

En tales casos, el curso de acción prudente sería realizar una segunda prueba, otra RAT o una prueba de PCR, y asumir que todavía hay una posibilidad decente de que esté infectado.

Las personas que no tienen una exposición conocida a un caso confirmado y que no tienen síntomas pueden confiar relativamente en la precisión de un resultado RAT negativo. E independientemente de los resultados de las pruebas, cualquier persona con síntomas similares a los de Covid debe aislarse hasta que se recupere de lo que sea que esté causando esos síntomas, Covid-19 o no.

Estimación de las cifras reales de infección

El paso a la fase tres reconoce que la infección y los casos confirmados se están volviendo lo suficientemente altos como para que muchos de los procesos de monitoreo y planificación se extiendan y puedan volverse inexactos.

A medida que aumenta la cantidad de infecciones, podemos esperar que la «tasa de determinación de casos» (CAR) comience a disminuir. CAR es una medida del porcentaje de infecciones totales en un momento dado que se convierten en casos confirmados.

Es decir, dado un número observado de casos confirmados, ¿cuántas infecciones creemos que existen realmente en la comunidad, incluidas las no confirmadas?

Es importante realizar un seguimiento de esta métrica en diferentes etapas del brote. Cuando los requisitos de aislamiento para los contactos cercanos se relajen, las infecciones pueden aumentar y menos personas serán elegibles para la prueba.

O bien, las personas pueden dar positivo en una RAT autoadministrada pero no informarlo. Ambos conducen a un mayor número de infecciones no confirmadas.

Por qué importan los números precisos

La única forma de estimar con precisión el CAR es a través de una «encuesta de prevalencia de infección». Un ejemplo es la encuesta de la Oficina Nacional de Estadísticas (ONS) del Reino Unido, uno de los aspectos más sólidos de la respuesta del Reino Unido al Covid-19.

Esta encuesta aleatoria intenta medir directamente la fracción de personas infectadas con Covid-19 en un momento dado. Una encuesta bien diseñada garantiza que se muestreen suficientes personas en diferentes grupos demográficos y con diferentes factores de riesgo de infección.

El modelado puede estimar el número de infecciones en diferentes poblaciones, sujeto a diferentes supuestos. Pero sin una encuesta de prevalencia de infecciones o datos equivalentes, solo se pueden observar directamente los casos confirmados.

Como los casos confirmados son una fracción desconocida de las infecciones totales, y esta fracción cambia con el tiempo, es importante poder estimar con precisión el número de infecciones subyacentes para validar este modelo.

Y debido a que los números de infección son una indicación importante para las hospitalizaciones, son valiosos para el proceso de planificación o los ajustes de políticas, como las pruebas o el aislamiento.

Números de casos una fracción del todo

Sin una encuesta de prevalencia de infecciones, es necesario recurrir a medidas menos precisas de estimación de infecciones.

Por ejemplo, la fracción de personas ingresadas en el hospital que dan positivo por Covid-19 es una estimación poco confiable de la prevalencia de la infección porque está influenciada por una gran cantidad de factores que son difíciles de controlar.

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Fotografía: Ministerio de Salud / Provisto

Es decir, las personas rara vez se presentan en el hospital por razones aleatorias. Muchos de los mismos factores que pueden dar lugar a ingresos hospitalarios, incluso por motivos que no están directamente relacionados con el covid-19, están relacionados con el riesgo de infección por covid-19.

Como ejemplo de datos de prevalencia de infección en acción, a principios de enero de 2022, el Reino Unido promedió alrededor de 200 000 casos confirmados por día. La encuesta de la ONS estimó que poco menos de 4 millones de personas estaban infectadas en ese momento.

Los detalles sobre la duración del período de investigación durante el cual las personas pueden dar positivo pueden afectar el valor exacto del CAR. Pero las cifras del Reino Unido pintan una imagen de que solo se detecta una pequeña fracción de infecciones, incluso con RAT que se proporcionan con frecuencia y de forma gratuita a todas las familias.

Dado que el acceso a las pruebas en Aotearoa es más limitado que en el Reino Unido, podemos esperar que nuestra CAR sea aún más baja y, por lo tanto, es probable que la cantidad de casos informados subestime significativamente las infecciones verdaderas.

Pero sin una encuesta de prevalencia de infecciones, es difícil decir exactamente cuánto estamos subestimando.

*Dion O’Neale es líder de proyecto en COVID Modeling Aotearoa (para el cual recibe fondos del Departamento del Primer Ministro y el Gabinete), profesor titular de la Universidad de Auckland e investigador principal Te Pūnaha Matatini. Te Matatini o te Horapa es un proyecto financiado por el Consejo de Investigación de Salud de Nueva Zelanda para analizar los impactos de equidad de Covid-19 en Aotearoa.