La necesidad de realizar más tests para el Covid-19

El  director general de la Organización Mundial de la Salud, Tedros Adhanom Ghebreyesus, ha recomendado a todos los países afrontar el coronavirus con tres rotundas palabras: “test, test, test”.

No todo el mundo entiende que el sistema de salud se rige por una ciencia estadística. Su objetivo no es dar el mejor cuidado posible a cada paciente sino que, como los recursos son limitados, su objetivo es dar la mejor atención posible al conjunto de pacientes. Esto implica, que en ocasiones, pacientes concretos recibirán un tratamiento menos óptimo para optimizar el manejo de recursos utilizados para todos.

Aunque entender los mecanismos de la enfermedad en cada individuo es importante, es más importante entender cómo la enfermedad afecta al conjunto de ciudadanos. No importa tanto saber cómo un individuo en concreto ha enfermado sino saber cómo está enfermando el conjunto de la ciudadanía.

Para tomar las medidas adecuadas, los órganos gubernamentales necesitarían tener un mapa actualizado y real del estado de COVID-19 en la ciudadanía. El problema es que la cantidad de recursos que tenemos es limitada. Para hacer un mapa del coronavirus deberiamos hacer el test a todos los ciudadanos todos los días. Esa es la única forma real de conocer el estado de la enfermedad con certeza.

Está claro que esto no es posible ya que no disponemos de los recursos necesarios para hacerlo. Por eso, acudimos a lo segundo mejor que podemos hacer que es extrapolar.

Extrapolar es el proceso por el cual en una función se suponen datos que no se conocen partiendo de los que sí se conocen. En este caso, podemos medir un conjunto de datos pequeño y hacer una hipótesis sobre el conjunto más grande. En la práctica eso significa hacer tests a una parte de la población y utilizar estos datos para proponer esas hipótesis sobre cómo está todo el conjunto de la población.

Conjunto de la población aleatorio
Para saber cómo evoluciona, se propaga y afecta la enfermedad al conjunto de pacientes, necesitamos hacer el testeo a un conjunto de pacientes aleatorizado.

Veamos lo que ha pasado en España. Primero, se hacían tests solo a personas que iban al centro de salud o al hospital porque tenían ciertos síntomas. Esto hace ya que la muestra no sea relevante sobre la población entera porque sólo se han hecho tests en el subconjunto de personas que ya mostraban síntomas.

Luego, España decidió dejar de hacer tests y asumir que todas las personas con sintomatologías parecidas tenían COVID-19. Aunque esto es más rápido, puede ser que personas con sintomatologías parecidas se les trate como si tuvieran COVID-19, incrementando la incertidumbre sobre los datos oficiales al tener menos muestras.

El ejemplo del Corea del Sur

Como ejemplo de cómo hacer las cosas tenemos a Corea del Sur, un país en el que se hizo un escrutinio no sólo a los ciudadanos que presentaba síntomas, sino a un conjunto de la población que representaba a la ciudadanía completa del país. Lo que encontraron era que tanto jóvenes como mayores tenían coronavirus casi por igual, aunque los mayores eran los que mostraban más síntomas.

Partiendo de su población de 51 millones de habitantes, se testeó a un cuarto de millón, o lo que es lo mismo a 3.600 personas por millón, no solo en hospitales, sino en drive-through, donde los analizados no debían ni bajar del coche. El test tardaba 15 minutos en hacerse.

Esas pruebas permitieron a Corea del Sur entender, por ejemplo, que no es que los mayores sean más propensos a cogerlo, sino que ellos, al ser inmunológicamente más débiles, muestran más síntomas.

El turno de España

España va a empezar a realizar este tipo de tests a partir de ahora. El sábado ya presentó los primeros datos, pero hace falta tenerlos actualizados y en mayor número para que podamos saber mejor cómo estamos.

Es importantísimo que cada país haga este estudio, ya que la cultura de la cercanía, la pirámide poblacional, los hábitos de vida, etc, afectan a cómo un mismo virus se propaga por la sociedad.

Y esa es la razón de la insistencia de la Organización Mundial de la Salud. Necesitamos más datos para analizarlos y poder entender. Necesitamos “test, test, test”.