80.000 españoles creen que son portadores del coronavirus sin estar infectados

Este año, el tenista español Fernando Verdasco no ha podido competir en Roland Garros, tan brillantemente ganado por Nadal. Poco antes de comenzar la competición, una prueba PCR arrojó un resultado positivo. Verdasco era portador del SARS-Cov2 y quedaba excluido del torneo. La organización se negó a realizar una segunda prueba de confirmación, así que el deportista decidió hacerse dos test más por su cuenta. Ambos dieron negativo. Verdasco pedirá una indemnización económica por daños y perjuicios. Por cierto, los directivos parisinos cambiaron su criterio tras este incidente y decidieron sí hacer dobles pruebas a los tenistas sospechosos. Y un poco más atrás, tras el partido de fútbol de La Liga entre el Real Madrid y la Real Sociedad, el madridista Martin Odegaard recibió una mala noticia: su última PCR arrojaba resultado positivo. Comenzaba el calvario de cuarentenas, salidas de la lista de convocados y entrenamientos aislado. Poco después se descubrió que había sido un falso positivo.

A mediados de septiembre, la pequeña y hospitalaria ciudad de Saint Johnsbury (Vermont, Estados Unidos) entró en pánico. Se anunciaba la detección de un positivo por covid en uno de los colegios de la zona. La noticia desató gran temor entre los habitantes, poco acostumbrados a las crisis. Una semana después, los responsables del centro educativo publicaban en Twitter un mensaje tranquilizador: «No tenemos ningún caso positivo entre nosotros, el anterior test realizado a un miembro de la comunidad resultó ser un falso positivo».

La herramienta más eficaz para contener la expansión de la pandemia de coronavirus es la PCR (Reacción en Cadena de la Polimerasa) que consiste en la detección de restos de ARN del virus en las muestras extraídas de las mucosas respiratorias del paciente. Es algo costosa, no es muy rápida, pero ofrece altos estándares de fiabilidad. Sin embargo, no es infalible. Su sensibilidad (certeza a la hora de detectar un positivo) y su especificidad (certeza al declarar un negativo) están por encima del 95 por 100. Pero no llegan al 100 por 100. Eso significa que existe una probabilidad de que un positivo o un negativo sean falsos. ¿Qué probabilidad?

No existe consenso al respecto. La PCR es la «gold standard», la referencia de calidad para todas las demás pruebas. Pero los estudios son poco concluyentes sobre su grado real de certeza. Entre otras cosas, porque la mayoría de los análisis sobre la eficiencia de un test se hacen en condiciones de laboratorio, con muestras de alta carga viral. No se sabe a ciencia cierta si los datos arrojados en esos análisis (cercanos al 100 por 100 de sensibilidad) son aplicables a las condiciones de la vida real. Un reciente estudio de British Medical Journal analizó la eficacia de las PCR realizadas en puestos de atención sanitaria en el Reino Unido comparadas con las pruebas en laboratorios de control. Los resultados fueron esperanzadores, con más de un 95 por 100 de sensibilidad. Pero un 5 por 100 de posible error ¿es mucho o poco? Tanto un falso negativo como un falso positivo generan sus propios quebraderos de cabeza para lo epidemiólogos. Los primeros suponen que se da por sano y no contagioso a un individuo que porta el virus. Los segundos conducen a tomar medidas como el confinamiento a personas que no lo necesitan. En ambos casos, cuantos más test se hagan, mayor es el número de personas falsamente diagnosticadas.

No tenemos una medida real de qué cantidad de falsos positivos arroja un test de covid. Los estudios ponderados y la comparativa con otros test de enfermedades similares sugieren que están entre el 0,8 y el 4 por 100. Pero por pequeño que sea el porcentaje, su importancia crece cuantos más test se hacen. Eso es justo lo que está ocurriendo ahora en España. El aumento espectacular de la capacidad de hacer test en todas las comunidades ha conducido a un crecimiento de todas las cifras: la cifra de contagios, la cifra de personas con resultado negativo, pero también la de posibles falsos positivos.

Si utilizamos un test que sabemos que arroja un 1 por 100 de falsos positivos en una población de 1.000 personas en las que 900 están realmente infectadas, tendremos 900 test positivos reales y 10 test falsos positivos. La diferencia entre los 900 casos reales y los 910 positivos que los test han arrojado no es muy grande. Pero si hacemos esos mismos 1.000 test en una población con muy baja incidencia (por ejemplo, en la que solo una persona está infectada) tendremos 1 positivo real y 10 falsos positivos. En este caso se está sobrestimando la población real infectada 10 veces por encima de lo real. Apliquemos estos datos a una población que haga 10 millones de test: estamos hablando de cerca de 100.000 personas confinadas, pensando que padecen el virus, sin merecerlo.

El 15 de septiembre, el Ministerio de Sanidad anunció que España había superado los 10,7 millones de pruebas de detección de coronavirus. 7.674.033 eran PCR, el resto test rápidos de anticuerpos. Con un porcentaje de solo el 1 por 100 de falsos positivos, tendríamos cerca de 80.000 personas que han tenido que confinarse sin realmente necesitarlo.

«Probabilidad preprueba»

Según informaba la semana pasada la revista «The Lancet», a medida que aumenta la capacidad de hacer test en una población decrece la «probabilidad preprueba». Este es un término que se usa para definir la probabilidad de que un sujeto padezca una enfermedad cuando acude a hacerse un test. En las primeras fases de la pandemia la mayoría de las personas que acudían a diagnosticarse lo hacían con síntomas avanzados. La probabilidad prepueba era muy alta. Hoy el número de asintomáticos es muy superior y la realización de pruebas masivas en la población hace que la probabilidad prepueba sea muy reducida.

La inmensa mayoría de los test que se hacen se emplean en personas que no tienen la enfermedad. Así que la probabilidad de que una de ellas de un falso positivo es mucho más alta. ¿Qué consecuencias tiene para el control de la pandemia una creciente ratio de falsos positivos? Algunas son obvias: cuarentenas innecesarias, empleo de recursos de rastreadores en focos equivocados, cancelaciones de atención sanitaria en personas que realmente no tienen el virus. Otras, son más invisibles: pérdidas de ingresos por actividades detenidas, efectos psicológicos en el paciente mal diagnosticado. El informe de «The Lancet» llega incluso bastante más lejos: «Globalmente podría sobreestimarse dónde y cómo usar los recursos para detener la pandemia y conducir a errores graves en las políticas de confinamiento de ciudades o países».

En España hay cerca de 600.000 médicos y sanitarios y la cifra es, a todas luces, escasa. Si solo 60.000 de ellos tuviera que dejar de trabajar por un falso positivo es fácil entender el grave problema de recursos que se generaría.

Cualquier decisión que se tome sobre política epidemiológica, advierten los expertos, no debe recaer sólo en los datos de PCR de una comunidad. Contabilizar bien las personas contagiadas es tan importante como saber cuáles están, de verdad, sanas.