Entendiendo la seroprevalencia

"Solo la ciencia no sacará de este problema". Una mirada sobre este tema que tanto ha sonado en los últimos días

Por: Jaime Mejía
noviembre 11, 2020
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Entendiendo la seroprevalencia
Foto: Pixabay

Ahora mismo, Colombia, específicamente, Medellín, está desarrollando un estudio de seroprevalencia. Este estudio tratará de estimar el porcentaje de la población de Medellín que ha desarrollado anticuerpos (AC) frente al coronavirus (CV). Concepto conocido como SP. Una definición muy simplificada de SP podría ser algo así como la frecuencia de individuos de una población que tienen un elemento singular en su suero sanguíneo (tal como AC anti-CV).

Recordemos que la sangre se compone, también muy básicamente, de suero y diversos “citos” (eritrocitos, linfocitos, etc.). Entonces también podría llamarse, para facilitarnos las cosas, sueroprevalencia. Uno de los principales componentes que suelen analizarse con más frecuencia son los AC específicos. Estos son una evidencia de la exposición actual o pasada a los agentes infecciosos. Los resultados de estas pruebas serán seropositivos (se le detectan AC) y seronegativos (no).

También, como en todas las pruebas, se encuentran falsos positivos y falsos negativos en proporciones variables dependiendo de la sensibilidad (detectar los verdaderos enfermos) y especificidad (detectar los verdaderos sanos) de las pruebas.

La detección de AC indica que un animal o un animal humano (o su madre. Creo que no lo sabemos con alguna evidencia disponible) han estado expuestos al antígeno que estimula la producción de esos AC, el CV, en este caso. Cuando no hay más contactos, los títulos de AC se reducirán. Hay niveles de AC que duran mucho porque tiene una larga vida media, o porque hay una infección persistente o un contacto repetido. En el caso de CV no tenemos evidencia consistente. Esto también explica por qué ciertas vacunas confieren una inmunidad larga (tétanos), una corta (influenza) y hasta de por vida (sarampión).

Ahora el otro componente de la palabreja: prevalencia. También simplificando, es la proporción de sujetos enfermos dividido por los sujetos en riesgo de enfermar. Es una probabilidad. Epidemiología descriptiva.

Hasta aquí, todo muy bien en lo que respecta a la, digamos, fisiopatología. Pero resulta que un estudio de SP no es fisiopatología sino epidemiología (muy de moda por estos días). Y entonces aquí empezamos a encontrar elementos problemáticos, científicos, claro, pero problemáticos.

Un estudio de prevalencia. Bueno, SP, tiene muchos componentes. Involucra la teoría del muestreo, el tamaño de muestra, el azar, el error estadístico. Vamos a suponer que el tamaño de muestra en Medellín es de 2350 sujetos (elegidos al azar) y que 200 resultan seropositivos, entonces tendríamos una SP del 8.5%. Es decir, que alrededor del 8.5 % de la población de Medellín ha sido expuesta al CV. Haciendo la famosa inferencia, dos o trescientos mil medellinenses. Muy lejos de la conocida inmunidad de rebaño. Pero muy importante para el conocimiento del CV. Así de simple y así de problemático. Veamos.

Teoría del muestreo. Se basa en el acuerdo científico de que un universo de sujetos puede ser dividido en subgrupos “representativos” y que las características de ese universo pueden ser estimadas a partir de ese subgrupo. También se le llama inferencia, es decir, que a partir de una muestra significativa de una población puedo estimar alguna característica en esa población y con un margen de error, que usualmente es del 5%. Una suerte de inducción.

Problema uno. ¿La muestra de los 250 individuos representa a Medellín? Se pregunta B. Russell: “¿Qué derecho tenemos a establecer generalizaciones a partir de una muestra limitada de ejemplos?, ¿o a inferir regularidades en una población a partir de la frecuencia de un rasgo de esa misma población?, ¿o a ir de lo observado a lo no observado, del pasado y el presente al futuro? Podemos pensar que cuanto más sucede una cosa más justificados estamos al concebir que va a suceder en la próxima ocasión".

Problema dos. El error estadístico. Recuerde que el error estadístico no es sinónimo de equivocación. Presumimos que es del 5%. ¿Se lo sumamos a la SP del 8.5% y entonces queda en 13,5%? ¿Se lo restamos, y entonces queda en 3,5%? ¿Lo repartimos en partes iguales de 2.5% hacia arriba y hacia abajo del 8,5%? ¿O es el 5% de 8.5% (0.44) sumado y restado a ese 8.5%?

La SP tiene unos tiempos definidos. Se diseña, se busca financiación, hacemos un piloto, corremos la encuesta, recogemos datos, analizamos datos, publicamos datos, en fin… Ahí tenemos un tercer problema, la SP es extemporánea.

La escogencia de la muestra también es problemática porque su escogencia puede ser errática (sesgo de selección, la llaman). Este es un cuarto problema. No se puede elegir, un amigo, un paciente, uno pobre, uno rico. Tiene que ser al azar.

Para terminar, quiero ser un optimista bien informado. Solo la ciencia no sacará de este problema. Y de otros. Pero ella tiene problemas inherentes: tiene más dudas que certezas, trabaja con hipótesis aceptables y descartables, no es fanática ni dogmática, sus “verdades” más preciadas todos los días las pone a prueba. Y para acabar de ajustar, poderosas fuerzas la desacreditan a diario, más en Colombia, donde abundan las pseudociencias.

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