Los casos de COVID-19 en Nueva Zelanda están aumentando rápidamente, pero es probable que el total de infecciones sea mucho más alto. He aquí por qué

RAT y riesgo

Cómo números de caja altos estamos viendo ahora con Omicron, la velocidad es clave 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.

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 la COVID debe aislarse hasta que se recupere de lo que sea que esté causando esos síntomas, ya sea con la COVID o no.

Estimación de las cifras reales de infección

El paso a la fase 3 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 imprecisos.

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 Oficina Nacional de Estadística (ONS) del Reino Unido. búsquedauno de los aspectos más fuertes de la respuesta del Reino Unido a COVID.

Esta encuesta aleatoria intenta medir directamente la fracción de personas infectadas con COVID 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 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.

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 no relacionados directamente con la COVID, están relacionados con el riesgo de infección por COVID.

Como ejemplo de datos de prevalencia de infección en acción, a principios de enero de 2022, el Reino Unido registró un promedio de alrededor de 200.000 casos confirmados diarios. La encuesta de la ONS estimó poco menos 4 millones 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; Profesor Titular en el Departamento de Física de la Universidad de Auckland e Investigador Principal en Te Pūnaha Matatini, Universidad de Auckland.

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