Un análisis computacional de las pruebas COVID-19 sugiere que, para minimizar el número de infecciones en una población, la cantidad de pruebas importa más que la sensibilidad de las pruebas que se utilizan. Philip Cherian y Gautam Menon de la Universidad de Ashoka enSonipat, India, y Sandeep Krishna del Centro Nacional de Ciencias Biológicas TIFR, Bangalore, India, presentan sus hallazgos en la revista de acceso abierto PLOS Computational Biology.
Los diferentes estados de la India utilizan diferentes combinaciones de dos pruebas principales para COVID-19: una prueba de reacción en cadena de la polimerasa con transcriptasa inversa RT-PCR muy sensible y una prueba rápida de antígeno menos sensible. El pensamiento tradicional sostiene queEl enfoque de RT-PCR en última instancia conducirá a menos infecciones en general. Si bien las pruebas de RT-PCR son más sensibles que las pruebas rápidas de antígenos, son más caras y no brindan resultados de inmediato. Por lo tanto, la combinación precisa de pruebas necesaria para optimizar los resultados y tener en cuentalas limitaciones de costos no han sido claras.
Cherian y sus colegas utilizaron modelos computacionales para realizar simulaciones de cómo se propaga el COVID-19 entre una población, dadas las diferentes combinaciones de pruebas y las compensaciones económicas entre ellas. Teniendo en cuenta el movimiento de personas entre diferentes ubicaciones, calcularon el número total de infeccionesque ocurriría al final de una pandemia en cada escenario.
El análisis sugiere que usar solo pruebas rápidas de antígenos podría lograr resultados similares, en términos de infecciones totales, que usar solo pruebas de RT-PCR, siempre que el número de personas examinadas sea lo suficientemente alto. Esto sugiere que los gobiernos enLos países de ingresos medianos podrían lograr resultados óptimos al concentrarse en aumentar las pruebas utilizando pruebas menos sensibles que brinden resultados inmediatos, en lugar de favorecer la RT-PCR.
Los autores también señalan que los gobiernos deben continuar explorando diferentes combinaciones de pruebas que producirán la mayor reducción en el número de casos. Dado que los costos de las pruebas están disminuyendo, esta combinación también podría recalibrarse regularmente para monitorear lo que hace mássentido económico.
"Las pruebas mejoran continuamente y las compensaciones están a favor de las pruebas rápidas, incluso si son menos sensibles", dice Menon. "Modelar los efectos de usar diferentes combinaciones de pruebas, teniendo en cuenta sus costos relativos, puede sugerircambios de política que tendrán un efecto sustancial en el cambio de la trayectoria de la epidemia ".
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Materiales proporcionados por PLOS . Nota: el contenido se puede editar por estilo y longitud.
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