O analiză matematică publicată, joi, de revista Scientific American, ilustrează marja uriașă de eroare a testelor de screening pe care mai multe state le-au comandat pentru a-și fundamenta deciziile de revenire la normalitate. România nu a atins încă acest nivel, iar erorile testelor de diagnostic PCR au fost atât de evidente, încât fac deja obiectul mai multor procese în instanță.
Pe lângă faptul că testele serologice pot oferi date importante despre modul în care COVID-19 se răspândește într-o populație, există și speranța că anumiți anticorpi semnifică și imunitate la viitoarea infecție.
Ratele de infecție au însă un impact uriaș asupra valorii predictive a acestor teste pentru indivizi, arată cercetătorii care au publicat studiul lor complet sub titlul „Alarmă Fals Pozitivă”, în Scientific American 323.
În scenariul autorităților, la un test cu 95% specificitate și 95% senzitivitate, folosit într-o comunitate cu 500 de indivizi cu o rata de infecție de 5%, un individ care testează negativ are 99,8% șanse să fie negativ. Însă un individ care testează pozitiv, are 50% șanse să fie cu adevărat pozitiv.
Dacă un test cu aceeași acuratețe este utilizat într-o comunitate de 500 de indivizi, cu o rata de infecție de 25%, un individ care testează negativ are 98,3% șanse să fie cu adevărat negativ, în timp ce o persoană testată pozitiv are 86% șanse să fie cu adevărat pozitivă.
Practic, un test de screening oferă, în marje cuantificabile, rezultate eronate: unele fals pozitive și unele fals negative. Și cu cât rata infecției este mai mică, cu atât este mai probabil ca un rezultat pozitiv să fie greșit. Un test de anticorpi imperfect pentru COVID-19, de exemplu, ar putea face o mulțime de oameni să se gândească că este posibil să fie imuni la boală, când nici măcar nu au avut-o.
Alte erori procesul de testare serologică:
- pot detecta anticorpi ineficienți;
- nu indică dacă o infecție este încă activă și nu reușesc să detecteze infecția dacă testul e făcut înainte ca anticorpii să se dezvolte;
- precizia unui nou test poate fi, de asemenea, dificil de determinat din cauza lipsei de date.
Învinși de matematică
Totuși, astfel de teste au fost propuse ca o metodă pentru ca oamenii să afle dacă au fost deja infectați cu noul coronavirus. Dar un calcul matematic face ca aceste teste – și, de fapt, toate testele de screening – să fie greu de interpretat: chiar și cu un test foarte precis, cu cât sunt mai puține persoane infectate dintr-o populație, cu atât este mai probabil ca rezultatul pozitiv al unui individ să fie greșit.
Un rezultat pozitiv al testului de screening determină de obicei testarea pentru a confirma un diagnostic. Dar pentru screeningul COVID-19, o astfel de monitorizare a fost rară, fie din cauză că resursele de testare sunt puține, fie pentru că alte metode de testare au fost prioritare pentru cei mai bolnavi.
Textul original aici – Scientific American.