Un trabajo científico, realizado por integrantes del departamento de Medicina de la Universidad de Stanford (entre otros especialistas ) y divulgado recientemente por la publicación Extramuros, concluye que hay un gran subregistro de casos de Covid-19, lo que podría cambiar tanto las cifras de contagio reales como de la letalidad de la enfermedad.
Debe aclararse que no se trata de un trabajo arbitrado, algo frecuente en estos momentos frenéticos de investigación en torno al Covid-19, y que fue realizado específicamente en un condado de California.
Los autores del trabajo recuerdan que hoy muchas proyecciones epidémicas y políticas dedicadas a atender el COVID-19 han sido diseñadas "sin tener datos de seroprevalencia que permitiesen informar los parámetros epidémicos". La seroprevalencia es la manifestación de una enfermedad dentro de una población, medida con análisis de sangre.
En este trabajo se midió la seroprevalencia de anticuerpos de SARS-COV-2 en el condado de Santa Clara, California.
Algo de contexto
Los primeros dos casos de COVID-19 en este condado fueron identificados en viajeros que retornaban, el 31 de enero y el 1 de febrero de 2020, y el tercer caso lo fue cuatro semanas más tarde, el 27 de febrero 2020.
Durante el mes siguiente, se identificaron casi 1,000 casos más en el condado de Santa Clara, "mostrando un patrón de rápido incremento de casos que reflejaba transmisión comunitaria, así como el aumento en la realización de tests virales para SARS-CoV-2 que ha sido común en muchas comunidades en el mundo".
La medida de la tasa de letalidad y la proyección del número de muertes depende de estimaciones sobre el número total de infecciones. Los autores recuerdan que hasta ahora, en ausencia de estudios de seroprevalencia, las estimaciones de la tasa de letalidad han confiado en el número de casos confirmados, multiplicados por un factor estimado que representa los casos desconocidos o asintomáticos, para llegar al número de infecciones.
Sin embargo, advierten, la magnitud de ese factor es muy incierta.
El nivel de subestimación de la infección es algo difícil de evaluar, aclaran. Esto es debido a que:1) los casos en base tests PCR (como los que se hacen en Uruguay) no dan información sobre las infecciones resueltas; 2) la mayoría de los casos que han sido testados temprano en el curso de la epidemia han sido casos altamente sintomáticos, mientras que la mayoría de los individuos asintomáticos o con síntomas leves no han sido testados; 3) los tests PCR han sido "altamente variables dependiendo de los contextos y el momento".
"Si, en la ausencia de intervenciones, el tiempo de duplicación de la epidemia en su estadio temprano se estima en cuatro días, entonces para el 27 de febrero de 2020, cuando se identificó el tercer caso en el condado de Santa Clara, el condado podía tener ya 256 infecciones", señalan para ejemplificar esto.
Para el momento en que se hizo este estudio, el condado de Santa Clara tenía el número de casos confirmados más grande de cualquier condado en el norte de California (1.094). Eso lo hacía un lugar ideal para realizar este estudio que mide la seroprevalencia de anticuerpos de SARS-CoV-2, y aproximarse mejor al número de infecciones reales.
El método
Se llevaron a cabo tests serológicos de anticuerpos de SARS-CoV-2 en 3.330 adultos y niños en el condado de Santa Clara.
Lo hicieron los días 3 y 4 de abril de 2020, aplicando tests a residentes del condado empleando una muestra representativa según características demográficas y geográficas.
El objetivo fue realizar muchos análisis en una muestra representativa e inferir a partir de allí, usando métodos estadísticos, la prevalencia en la población.
Los tests fueron hechos con un dispositivo de drive-through (el individuo entra con su auto a un área donde se le toma la muestra sin salir del coche) en tres espacios ubicados en el condado de Santa Clara.
El número total de casos positivos en estos estudios fue de 50, una tasa cruda de prevalencia de 1.50%. Luego de ponderar la muestra para que correspondiese al condado de Santa Clara County por código postal, raza, y sexo (o sea, de elegir una muestra más representativa de la población del condado) la prevalencia fue de 2.81%.
Luego mejoraron la estimación empleando los datos disponibles respecto de la sensitividad y especificidad del kit de testeo usado. Tras ajustar por características del test y de la población, entonces, estimaron que la seroprevalencia de anticuerpos del SARS-CoV-2 en el condado de Santa Clara está entre 2.49% y 4.16%, con márgenes de incertidumbre en un rango de 1.80% (límite inferior de incertidumbre para la estimación más baja), hasta 5.70% (límite superior de incertidumbre de la estimación más alta).
El motivo principal por el que hay tanta variación en los porcentajes es la sensitividad del kit para hacer el test, con algunas estimaciones que sugieren por ejemplo que alrededor de un 30% de los casos no son detectados por el test.
Conclusiones
"Estos resultados representan el primer estudio de prevalencia de gran escala, basado en la comunidad de un condado mayor de los Estados Unidos, completado durante una pandemia de cambio rápido, y con kits de testeo disponibles recientemente. Consideramos que nuestra estimación representa la mejor evidencia disponible actualmente, pero reconocemos que información nueva, especialmente acerca del desempeño del kit, podría resultar en estimaciones actualizadas", indica el estudio.
El principal desafío de este estudio es justamente la sensitividad del test, por lo que los autores reconocen que información actualizada al respecto podría llevar a una revisión de las estimaciones.
La consecuencia más importante de estos hallazgos, señala el estudio, es que "el número de infecciones es mucho mayor que el número de casos reportados".
"Nuestros datos implican que, al 1 de abril (tres días antes del final del estudio), entre 48.000 y 81.000 personas había resultado infectadas en el condado de Santa Clara. El número reportado de casos positivos en el condado al 1 de abril era 956, 50 a 85 veces menor que el número de infecciones predichas por este estudio", señala.
La prevalencia en la población de anticuerpos de SARS-CoV-2 en el condado de Santa Clara "implica que la infección está mucho más extendida de lo que indica el número de casos confirmados".
La sub-valoración para COVID-19, agrega, "se debe posiblemente a una confianza en los tests PCR que no mide los casos convalecientes, la propagación temprana en ausencia de tests sistemáticos, y las infecciones asintomáticas o leves que quedan sin detección", como se mencionó líneas arriba.
Cambios en la tasa de mortalidad
Los responsables del trabajo usaron sus estimaciones de prevalencia para aproximarse a la tasa de letalidad por infectado del COVID-19 en el condado de Santa Clara. Al 10 de abril de 2020, habían muerto 50 personas por COVID-19 en el condado, con un incremento promedio de 6% diario en el número de muertes. "Si nuestras estimaciones de 48.000 a 81.000 infecciones representan el total acumulado para el 1 de abril, y proyectamos las muertes al 22 de abril (un lapso de 3 semanas entre tiempo de infección y tiempo de muerte) estimamos alrededor de 100 muertes en el condado. Cien muertes sobre un total de 48.000 a 81.000 infectados corresponde a una tasa de letalidad por infectado de entre 0.12% a 0.2%", concluyen, lo que lleva a una tasa mucho menor de la manejada hasta ahora (pero un contagio mucho más extendido).
También aclaran que la prevalencia de 2.49% a 4.16% a la que llegaron son representativas de la situación en el condado de Santa Clara pero es probable que otras áreas tengan estimaciones de seroprevalencia diferentes, basadas en tasas de contacto efectivas en la comunidad, políticas de distanciamiento social diferentes a la fecha, y progreso relativo de la enfermedad.
Los autores recuerdan que varios equipos en el mundo han comenzado a testar muestras poblacionales para anticuerpos de COVID-19, con resultados preliminares consistentes con una gran sub-valoración de las infecciones de COVID-19. Por ejemplo, los reportes de la ciudad de Robbio, Italia, donde el total de la población fue testada, sugieren al menos un 10% de seropositividad, y datos de Gangelt, un área muy afectada en Alemania, apuntan a un 14% de seropositividad.
"Si bien nuestro estudio se limita al condado de Santa Clara, demuestra la viabilidad de los estudios de seroprevalencia ahora, y en el futuro, para informar nuestro conocimiento de la progresión de esta pandemia, proyectando estimaciones de la vulnerabilidad comunitaria, y vigilar las tasas de letalidad por infección en diversas poblaciones a lo largo del tiempo. Es también una herramienta importante para reducir la incertidumbre acerca del estado de la epidemia, lo cual puede tener beneficios públicos importantes", concluye el estudio.