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    Por qué dar positivo no siempre significa estar infectado

    EyR NewsBy EyR News8 de septiembre de 20204 Mins Read
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    El test más común para diagnosticar el covid-19 es tan sensible que podría estar detectando fragmentos del virus que ya están muertos, según algunos científicos.

    Y es que la mayoría de personas solo permanecen infectadas alrededor de una semana. Sin embargo, el diagnóstico podría seguir dando positivo semanas después.

    De acuerdo a un estudio de la Universidad de Oxford, este hecho podría estar sobreestimando la escala real y actual de la pandemia.

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    Pero por otro lado advierten que otro tipo de test, con menos sensibilidad, corre el riesgo de no detectar todos los casos.

    El profesor Carl Heneghan, uno de los autores del estudio, afirma que en vez de arrojar un resultado positivo o negativo, las pruebas diagnósticas deberían tener un límite en el que pequeñas cantidades de virus no provoquen un positivo.

    Según Heneghan, esta detección de virus muerto o viejo podría explicar cómo en varios de los países que se enfrentan a una segunda ola de infecciones las hospitalizaciones se mantienen estables.

    El Centro de Medicina Basada en Evidencia de la Universidad de Oxford analizó 25 estudios en que se colocaron muestras de pruebas positivas sobre una placa de petri para ver si el virus crecía.

    Este método, conocido como «cultivo viral», indica si el virus hallado en un diagnóstico positivo puede reproducirse y propagarse en un laboratorio o persona.

    Según Nick Triggle, corresponsal de salud de la BBC, la sensibilidad de las pruebas diagnóstico es un problema que se conoce desde el comienzo y que ilustra por qué las estadísticas de la covid-19 están lejos de ser perfectas.

    ¿Cómo se diagnostica el coronavirus?

    La prueba más común de diagnóstico, la llamada PCR, utiliza químicos que amplifican el material genético del virus para que pueda estudiarse.

    Una vez se toma la muestra, esta pasa por varios ciclos de laboratorio para recuperar la mayor cantidad de virus posible.

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    El número de ciclos necesarios puede indicar qué tanto virus queda, si son pequeños fragmentos o varias cantidades del virus completo.

    Esta práctica parece revelar la probabilidad de infección del virus. Es decir, mientras más ciclos de amplificación sean necesarios, menos probabilidades de que el virus sea reproducible en el laboratorio.

    El riesgo de falso positivo

    Cuando uno se hace la prueba de coronavirus, se obtiene un «sí» o un «no». Pero no hay un indicador de cuánto virus se detectó en la muestra y si se trata de una infección activa.

    Una persona con mucha cantidad de virus activo y otra que solo tenga pequeños fragmentos restantes de una infección pasada dan el mismo resultado: positivo.

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    Sin embargo, Heneghan apunta que la «infectividad del coronavirus parece disminuir tras alrededor de una semana».

    Es decir, su capacidad para invadir un organismo y provocar una infección.

    Añadió que, si bien no sería posible verificar todas las pruebas para detectar si el virus estaba activo o no, el número de falsos positivos podría reducirse si los científicos establecieran un punto de corte.

    Esto podría prevenir que una persona dé positivo cuando en realidad solo se le ha detectado los restos de una infección ya pasada.

    Para Heneghan, esto ahorraría cuarentenas individuales innecesarias y ofrecería una escala más adecuada de la pandemia.

    La sanidad pública de Inglaterra coincidió en que los cultivos virales eran útiles a la hora de evaluar las pruebas de coronavirus y que estaban trabajando con laboratorios para reducir el número de falsos positivos.

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    Sin embargo, explican que establecer un punto de corte no es fácil porque se usan muchas pruebas con diferentes sensibilidad y formas de detección.

    Pero el profesor Ben Neuman, de la Universidad de Reading, dijo que cultivar el virus de una muestra de un paciente «no es trivial».

    «Esta revisión corre el riesgo de correlacionar falsamente la dificultad de cultivar Sars-CoV-2 a partir de una muestra de un paciente con la probabilidad de que se propague», dijo.

    Fuente: bbc.com

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