Si se necesita hacer mas pruebas y hay escasez, Qué podemos hacer ?

Inteligencia Artificial en Salud

Si se necesita hacer mas pruebas y hay escasez, Qué podemos hacer ?

Pruebas rápidas de covd19

La escasez de pruebas de coronavirus desencadena una nueva estrategia: la detección grupal

Agrupar muestras de diagnóstico y usar un poco de matemática permite que más personas se evalúen sin necesidad de hacerse la pueba , Si se necesita hacer mas pruebas y hay escasez, Qué podemos hacer ?

La escasez de pruebas de coronavirus desencadena una nueva estrategia: detección grupal
Crédito: Getty Images

A menos que haya pruebas masivas  para COVID-19, advierten los expertos, los casos aumentarán a medida que los gobiernos reabran más negocios y espacios públicos. Pero todavía hay una lamentable escasez de pruebas de diagnóstico para las infecciones por coronavirus, debido a la demanda sin precedentes de productos químicos y suministros. Estados Unidos, por ejemplo, realiza cientos de miles de pruebas al día, pero ese número aún está muy por debajo de los millones de ensayos diarios que debería estar haciendo para regresar a  la normalidad.

Ahora, docenas de investigadores en los EE. UU., Israel y Alemania están siguiendo una estrategia para aumentar drásticamente la capacidad de diagnóstico: las pruebas grupales. Al agrupar muestras de muchas personas en unos pocos grupos y evaluar grupos en lugar de individuos, los científicos creen que pueden usar menos pruebas en más personas.

Una metodología conocida

Este enfoque podría conducir a la detección más rápida de individuos que son portadores involuntarios de la enfermedad y a la capacidad de eliminar rápidamente a otros que no han sido infectados. La estrategia se ha utilizado en el pasado para detectar con éxito casos de VIH, clamidia, malaria e influenza, y se concibió originalmente durante la Segunda Guerra Mundial para evaluar la presencia de sífilis en miles de militares.

Personalmente recuerdo que en el año 1987 ensayábamos en el Ministerio de Salud de Costa Rica (Valadez , Vargas, Barrios y cols)  con esa misma metodología para analizar  la cobertura real de vacunación en diversas localidades rurales.

La metodología es conocida como LQAS, (Lot Quality Assurance sampling ó Muestreo por lotes o muestreo por aceptación) es  un método muy utilizado en la industria de manufactura,  para verificar la calidad en las fabricas de zapatos y también en la industria militar por su alta sensibilidad, por ello

Con esta tabla y el Martillo venceremos !

Con ayuda de una sencilla tabla, rápidamente sabíamos también cuantos niños habían tenido diarrea, cuantos estaban sin vacunar y cuales tenían infecciones respiratorias agudas.  Es un método rápido y muy preciso.   Cuando leí este articulo me pareció que es el método perfecto para usar el martillo y la danza  en las zonas donde se están diagnosticando casos y no hay capacidad financiera para hacer pruebas a todos.

«Mientras no tengamos una vacuna, solo podemos detener la transmisión del virus mediante pruebas y aislamiento de personas infectadas», dice Sandra Ciesek, directora del Instituto de Virología Médica de la Universidad Geothe de Frankfurt en Alemania.

A mediados de febrero 2020 , fue una de las primeras en informar que las personas sin síntomas podían transmitir el virus. Desde entonces, Ciesek ha estado trabajando en una técnica de prueba combinad apara identificar portadores asintomáticos.

En el momento perfecto

El enfoque «está tratando de hacer más con el mismo número de pruebas», dice Tomer Hertz, un inmunólogo computacional de la Universidad Ben-Gurion del Negev en Israel, que también está desarrollando una estrategia de prueba por lotes. Sin embargo, hay una advertencia: a medida que aumenta la prevalencia de la infección en una comunidad, la prueba pierde interés . Costa Rica esta en un buen momento para utilizarla.

Las pruebas grupales son un juego de números. Digamos que está examinando a 100 personas, y una de ellas es positiva. Normalmente harías 100 pruebas de diagnóstico, buscando material genético del virus en cada individuo. Pero con las pruebas grupales, puede dividir a esas 100 personas en cinco grupos de 20. Eso le da cinco grupos con 20 muestras, y utiliza una prueba por grupo.

Si los primeros cuatro grupos de muestras resultan negativos, habrá eliminado a 80 personas con cuatro análisis. Si el último grupo da positivo, usted vuelve a analizar cada muestra en ese último grupo individualmente para identificar la que tiene la enfermedad. Al final, hiciste 25 pruebas en lugar de 100.

En la actualidad se sigue usando ?

 

Muchas de las estrategias en desarrollo emplean computadoras y robótica para diseñar el número óptimo de grupos o para agilizar el proceso. Hertz y sus colegas han desarrollado un giro eso elimina la necesidad de analizar cualquier muestra dos veces. En lugar de separar las muestras en grupos distintos, dividen cada muestra entre grupos que se superponen.

Por ejemplo, supongamos que está probando esas mismas 100 muestras de antes, una de las cuales es positiva. Luego distribuye esas 100 muestras, en varias combinaciones, en 14 grupos de 50.  Si se necesita hacer mas pruebas y hay escasez Qué podemos hacer ?

Cada muestra aparece en seis o siete grupos diferentes. Con un caso positivo, una secuencia específica de seis grupos debería ser positiva. Al saber qué muestra pertenece exclusivamente a los seis grupos, por ejemplo, el paciente 74 es el único que apareció en los grupos 1, 2, 7, 9, 12 y 13, puede rastrear ese resultado positivo hasta un individuo exacto sin tener que vuelva a probar cualquier muestra.

Cuando hay más de un caso positivo en la mezcla, se vuelve más complicado,entonces los investigadores diseñaron un algoritmo informático para identificar a todos los portadores.   Por ello en este momento en que se se necesita hacer mas pruebas y hay escasez Qué podemos hacer ? Talvez LQAS puede ayudarnos.

 

Cuál es el número perfecto ?

El enfoque de Hertz tiene potencial para hacer que los ensayos sean más eficientes, dice Allen Bateman, director asistente de la División de Enfermedades Transmisibles del Laboratorio de Salud del Estado de Wisconsin, donde supervisa las pruebas COVID-19. Pero Bateman advierte que diluir cada muestra en grandes grupos podría hacer que la prueba real sea menos sensible al etiquetar algunos casos positivos de la enfermedad como negativos. Tales falsos negativos han plagado las pruebas de diagnóstico para COVID-19 desde el comienzo de la pandemia.

Sin embargo, la mayor limitación del enfoque por lotes tiene menos que ver con la prueba en sí y más con la naturaleza de la enfermedad. Las pruebas grupales funcionan bien siempre que la prevalencia de un patógeno permanezca baja. Pero si hay demasiados casos positivos en las muestras analizadas, la mayoría de los grupos resultarán positivos y, de todos modos, tendrán que ser seguidos con pruebas individuales.

El enfoque combinatorio de Hertz funciona mejor cuando la prevalencia de la enfermedad en una comunidad no sea  superior al 5 por ciento,Los enfoques más directos, como los empleados por Iwen y CIesek, funcionan cuando la prevalencia es inferior al 10 por ciento. De hecho, el mensaje de la FDA a Iwen afirmaba que él podía probar grupos siempre que la tasa de prueba positiva fuera inferior a ese porcentaje.  Sin embargo esto se puede variar con las técnicas de muestreo.

Estrategias combinadas

Las muestras agrupadas podrían ayudar a los países a lidiar con los tres futuros potenciales previstos por los epidemiólogos: pequeños brotes recurrentes; una segunda ola aún mayor de infecciones y muertes; o una crisis persistente. Por ejemplo, Ciesek se asoció con Michael Schmidt, de la Cruz Roja Alemana, para emplear las máquinas de alta tecnología generalmente reservadas para evaluar las donaciones de sangre para realizar pruebas grupales de COVID-19 en pacientes ingresados ​​en el Hospital Universitario de Frankfurt en Alemania. Como resultado, los pacientes con afecciones cardíacas u otras dolencias que pueden haber evitado el hospital por temor a contraer el virus podrían ser examinados y colocados en unidades que no son COVID. Los investigadores dicen que los líderes políticos están presionando para expandir el examen a todos los hospitales en Alemania a medida que la economía se reabre.

Hacia futuro

«Sabemos que cuando aumentan los contactos de persona a persona, hay más riesgo, porque el virus no ha desaparecido», dice Schmidt. “Todavía está en Alemania. Todavía está en los Estados Unidos. Creo que eso crea una situación difícil, y se necesita una estrategia innovadora para manejarlo ”.  por ello se considera que i se necesita hacer mas pruebas y hay escasez Qué podemos hacer ?    Talvez podemos incorporar LQAS

El articulo de base fue escrito por Maria Bradfort para la Revista Scientific American

* Juan Ignacio Barrios es médico especialista en Informática médica, es máster en Business Intelligence y experto en BIG DATA y Ciencia de datos.  Su trabajo consiste  la aplicación de modelos de de Inteligencia artificial en salud.  Reside en la ciudad de Barcelona,  donde colabora en la cátedra de Informática Médica de la Universidad de Barcelona, como profesor visitante.

 

 

 

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