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Coronavirus

Estudio de anticuerpos en California sugiere que habría hasta 80 veces más infecciones de covid-19 que las registradas

Si esos resultados se extrapolan al país en general, podrían tener grandes repercusiones en las próximas decisiones de salud pública, pero hay razones para dudar de ellos, advierten algunos expertos. Sigue aquí nuestro minuto a minuto con lo último sobre la pandemia.
20 Abr 2020 – 03:23 PM EDT

Un estudio de anticuerpos para el covid-19 en California revela que podría haber de 50 a 80 veces más infecciones de las que se han reportado. De ser válidos, los hallazgos conllevan importantes repercusiones como una menor tasa de mortalidad de la que se había estimado para el momento, pero hay razones para dudar de los resultados.

La investigación se hizo en el condado de Santa Clara (California) donde se analizaron gotas de sangre de 3,300 personas en busca de anticuerpos para el SARS Cov-2. Entre 2.5% y 4.2% dieron positivo, porcentaje que, si se extrapola a la población general del condado, da como resultado de 48,000 a 81,000 casos, de lejos muchos más de los 1,000 casos confirmados registrados en ese condado cuando se tomaron las muestras del estudio.

“La implicación más importante es que el número de infecciones es mucho más grande que el número de casos reportados”, dijeron los investigadores de la Universidad de Stanford, cuyo estudio aun no ha sido revisado o como se conoce en el mundo científico peer reviewed, por lo que no hay garantías de su rigor.

En función de la data que recabaron, los científicos determinaron que la “verdadera” tasa de mortalidad del covid-19 en Santa Clara oscilaba entre 0.12% y 0.20%, muy por debajo de la que calculan otras estimaciones globales, aunque el índice de fatalidad sigue siendo un dato escurridizo que varía ampliamente según la localidad.

También concluyen que la proporción de personas con anticuerpos es bastante baja: más del 90% de las personas testeadas no los tienen. “Si vamos a esperar a que la gente se infecte o tenga anticuerpos para que puedan volver a trabajar, saber que más del 90% de la gente no tiene anticuerpos dificultará mucho esa decisión”, explica en entrevista con ABC News, el autor del estudio, Eran Bendavid.


La presencia de anticuerpos del SARS CoV-2 no garantiza la inmunidad a largo plazo ante el virus (se desconoce si la hay o cuánto duraría), pero sí podría ser un buen indicador para determinar cuál y cuánta gente ha sido infectada y, en consecuencia, cuándo y dónde se podrían flexibilizar las restricciones.

Varios expertos han cuestionado los resultados del estudio de la Universidad de Stanford en California. En primer lugar, el test que usaron no fue aprobado por la Administración de Fármacos y Alimentos (FDA) y, aunque se hicieron ajustes para compensar algún potencial error de las lecturas de los niveles serológicos, no necesariamente es fiable. “La interpretación del ratio de muertes/casos seguramente es una sobreinterpretación”, dijo George Rutherford, profesor de epidemiología de la Universidad de California en San Francisco (UCSF) a Live Science.

También se critica el que la muestra no haya sido seleccionada al azar: los participantes respondieron a un anuncio publicado en Facebook, lo que de por sí distorsiona los resultados por un sesgo en la selección de los candidatos. “Pueden haber tomado a una parte de la población que era más o menos propensa a estar infectada, simplemente no lo sabemos”, advierte Rutherford.

Esta es apenas una de las decenas de investigaciones sobre anticuerpos para el covid-19 que están en marcha en el mundo. Alemania lidera uno de los estudios de mayor envergadura: se proponen realizar la prueba de anticuerpos a toda la población. En Estados Unidos, el Instituto Nacional de la Salud anunció que hará los tests a 10,000 voluntarios saludables para detectar la presencia de anticuerpos. Los Centros para el Control y Prevención de Enfermedades (CDC) también están conduciendo otras pruebas a gran escala.

Saber cuántas personas tienen anticuerpos contra el nuevo coronavirus es un dato importante para determinar decisiones de cara al control de la pandemia.

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