Ekspert wyjaśnia: Jak czytać badania serologiczne Covid-19
Badania seroprewalencji, w których testowane są przeciwciała, mają tendencję do generowania wyższych liczb niż testy PCR, a liczby te czasami różnią się w różnych rundach w tej samej populacji. Co wyjaśnia takie różnice? Co można wywnioskować na temat osiągniętych poziomów odporności na podstawie wielu dotychczasowych badań serologicznych w Indiach?

Czym są badania seroprewalencji i dlaczego te liczby są znacznie wyższe niż liczba potwierdzonych przypadków zgłoszonych w kraju?
Badania seroprewalencji (lub sondaże serologiczne) szacują odsetek populacji, która daje dodatni wynik testu na obecność przeciwciał przy użyciu testów serologicznych. Obecność swoistego przeciwciała w wystarczająco wysokim stężeniu będzie sugerować, że badana osoba była wcześniej zarażona. Zazwyczaj w takich badaniach badane są osoby wybrane losowo przy użyciu technik doboru próby, które pozwolą na skalowanie wyników do populacji ogólnej. Nie trzeba testować wszystkich, a nawet większości populacji — potrzebujemy losowo wylosowanej grupy osób, pod warunkiem, że ci, którzy zgadzają się na udział w teście, nie różnią się w jakiś sposób systematycznie od tych, którzy odmawiają.
Czasami czytelnicy myślą, że potrzebujemy bardzo dużych próbek, aby mieć oszacowanie, które nie jest stronnicze — to nieprawda. Możemy jednak potrzebować dużych próbek, aby osiągnąć precyzję. Pomyśl o rzucaniu rzutkami w planszę; jeśli moje ramię zawsze kołysze się nieco w prawo, znacznie więcej moich rzutek może wylądować po prawej stronie planszy. To jest uprzedzenie. Z drugiej strony precyzja odnosi się do tego, czy mogę rzucać strzałkami tak, aby trafiały konsekwentnie w ten sam obszar bez dużego rozrzutu. Precyzja jest pożądana, ponieważ pomaga nam sprawdzić, czy szacunki z jednego badania pokrywają się z wynikami innego, czy nie. Jeśli dwa badania dają bardzo nieprecyzyjne szacunki, trudno je odróżnić. Przy dużej liczbie obserwacji można uzyskać większą precyzję, ale to nie wyklucza błędu systematycznego.
Różnica między liczbami zgłoszonymi na szczeblu krajowym a wynikami z badań serologicznych wynika, przynajmniej częściowo, z faktu, że większośćCovid-19przypadki w Indiach były bezobjawowe. Wśród osób z jakimikolwiek objawami istnieje znaczna zmienność objawów. Istnieje również obawa przed napiętnowaniem i groźbą kwarantanny. W rezultacie nie wszyscy z objawami są poddawani testom, a liczba przypadków uznanych za pozytywne w wyniku testowania obecnych przypadków za pomocą RT-PCR pozostaje znacznie mniejsza niż w badaniach seroprewalencji.
Czego możemy się ogólnie nauczyć ze studiów w Indiach?
Badania w dużych ośrodkach miejskich w Indiach, w tym te, które przeprowadziliśmy z moimi współautorami w Bombaju, a także inne badania w Pune, Delhi i Hyderabadzie, sugerują, że duża część populacji w tych miastach miała przeciwciała — co oznacza, że zainfekowany. Nasze ostatnie badanie Fundacji IDFC w Karnatace, które było prowadzone przez moich współautorów Anup Malani (UChicago), Anu Acharya (Mapmygenome) i Kaushik Krishnan (CMIE) i mnie, wykazało, że ponad 44% obszarów wiejskich również miało przeciwciała. W przypadku choroby zakaźnej, która szybko się rozprzestrzenia, udział populacji posiadającej przeciwciała będzie z czasem wzrastał. To jest oczekiwane. Tempo rozprzestrzeniania się jest funkcją interakcji między ludźmi, poziomu zastosowanych środków ostrożności oraz liczby osób aktualnie zarażonych. Wyniki władz stanowych w Karnatace sprzed kilku tygodni pokazują, że prawie 13% osób badanych za pomocą RT-PCR było pozytywnych z obecną infekcją. Przypomnij sobie, że większość z nich jest prawdopodobnie bezobjawowa. Jeśli każdy z nich zostanie zarażony jeszcze jedną osobą, prawie jedna czwarta populacji zostanie zarażona w ciągu zaledwie kilku tygodni, nawet jeśli zaczniesz od zera przypadków, zanim 13% zostanie zarażonych. Ekspresowe wyjaśnienie jest teraz na Telegramie

Dlaczego druga runda badań serologicznych daje czasem niższe liczby niż pierwsza?
Może być kilka powodów, dla których badania drugiej rundy w tej samej populacji mogą wykazywać niższe liczby. Jednym z wyjaśnień może być to, że niektórzy ludzie mogą nie chcieć ponownie oddawać krwi do badania po zapoznaniu się z wynikami z poprzedniego czasu, więc badanie może zakończyć się pobieraniem próbek od tych, którzy nie chcieli brać udziału w pierwszej rundzie. Oprócz obaw o nielosową selekcję, widzieliśmy doniesienia z kilku badań o zmniejszaniu się przeciwciał w czasie. Przeciwciała są tym, co organizm wytwarza, gdy walczy z infekcją. Gdy infekcja minie, organizm nie musi jej stale wytwarzać, więc jej spadek jest w tym sensie normalny. Nie oznacza to, że w ogóle nie ma przeciwciał, nawet jeśli stężenie jest niższe niż to, co jest uważane za pozytywne w teście laboratoryjnym na przeciwciała. Co ważniejsze, zanikające przeciwciała nie oznaczają, że organizm jest natychmiast podatny na kolejną infekcję. Naukowcy badają również, czy istnieją inne mechanizmy układu odpornościowego organizmu, które mogą zapewnić długotrwałą odporność po wyzdrowieniu zCovidinfekcja.
Nie przegap Objaśnionego | Modele rzucają światło na miejsca wywołujące większość infekcji COVID-19
Dlaczego różne badania z tego samego stanu lub miasta pokazują różne liczby dotyczące rozpowszechnienia?
Różne badania często wykorzystują różne metody pobierania próbek i różne metody testowania. Na przykład naukowcy z Translational Health Science and Technology Institute poinformowali, że opracowany przez nich test serologiczny był o 20% czulszy (co oznacza, że test wykaże pozytywny wynik, jeśli próbka zawiera przeciwciała) niż zestaw testowy Covid Kavach. Takie różnice mogą stanowić klin w ustaleniach, chyba że badania są w stanie odpowiednio dostosować metody pobierania próbek i dokładność testu podczas dokonywania prognoz. Poza tym badania często mają różne ramy czasowe. Przy szybko rozwijającej się epidemii szacunki mogą się znacznie różnić w ciągu zaledwie kilku tygodni. Na podstawie liczb zgłoszonych w niedawnym badaniu rządu Karnataki, 12% populacji miało obecnie pozytywny wynik RT-PCR; dlatego oczekuje się, że seroprewalencja wzrośnie o prawie 12% w ciągu nieco ponad tygodnia, aby przeciwciała były wykrywalne.

Dlaczego jest tak duża różnica między różnymi częściami miasta lub stanu?
Nie ma powodu, aby oczekiwać, że szacunki seroprewalencji będą identyczne w różnych częściach stanu lub miasta. Na przykład wczesne badania w Bombaju wykazały, że szybko rozprzestrzeniająca się choroba zakaźna prawie na pewno rozprzestrzeni się w różny sposób w różnych częściach stanu, w zależności od tego, kiedy została zaszczepiona, poziomu mobilności i interakcji, gęstości na tych obszarach oraz tego, czy ludzie stosują maskowanie. i dystansowe środki ostrożności.
Jeśli seroprewalencja jest wyższa niż 50-60%, co to oznacza dla odporności stada? Czy możemy teraz wrócić do normalnego życia?
Z dotychczasowych badań jasno wynikają trzy rzeczy. Po pierwsze, epidemia Covid-19 zainfekowała już dużą część populacji Indii, jeśli nie większość. Po drugie, epidemia w niemal równym stopniu dotknęła obszary wiejskie. Czynniki sprzyjające obejmują dużą migrację z obszarów miejskich na wiejskie podczas blokady, a także ograniczenia blokady, które były mniej rygorystyczne w porównaniu z obszarami miejskimi. Po trzecie, nawet jeśli oczekuje się, że seroprewalencja w niektórych częściach kraju przekroczy 50%, jest zbyt wcześnie, aby wnioskować, że pozostałe osobniki będą chronione lub czy osoby zakażone wcześniej będą odporne przez długi czas. W rzeczywistości jedną z obaw jest to, że jeśli wszyscy stracą czujność, zakładając, że istnieje odporność stada, jest wiele osób, które prawdopodobnie zarażą się i prawdopodobnie zachorują w bardzo krótkim czasie. Indie doświadczyły do tej pory dość szczęśliwego obrotu spraw, ponieważ system opieki zdrowotnej nie został przytłoczony wieloma sprawami z Covid. Dlatego ważne jest, aby kontynuować praktykowanie maskowania, mycia rąk i fizycznego dystansu, nawet gdy większość części kraju powoli zaczyna wznawiać działalność gospodarczą.

Czy jest jakaś wartość w przeprowadzaniu dalszych testów w tym momencie?
Strategia testowania skupiająca się na objawowych przypadkach jest odpowiednia w warunkach klinicznych, w których lekarz musi wiedzieć, na co cierpi pacjent, a informacje z testu określą przebieg leczenia. To nie jest sytuacja, w której się znajdujemy. Zamiast tego wyzwaniem jest polityka publiczna, a nie podejmowanie decyzji klinicznych. Nadal warto przeprowadzać testy na losowych, reprezentatywnych dla populacji próbkach — zwłaszcza w częściach kraju, w których epidemia nadal szybko się rozprzestrzenia. Z punktu widzenia polityki niezwykle pomocne dla rządów może być dowiedzenie się, gdzie znajdują się gorące punkty infekcji, aby mogły szybko działać w celu ograniczenia transmisji na dużą skalę na tych obszarach, podczas gdy inne obszary mogą nadal być aktywne gospodarczo. Ten rodzaj ukierunkowanego tłumienia zapewni również, że systemy opieki zdrowotnej stanów będą miały zdolność i przygotowanie do radzenia sobie ze wzrostem zapotrzebowania na opiekę zdrowotną dla Covid.
Profesor Manoj Mohanan jest profesorem nadzwyczajnym w Sanford School of Public Policy na Duke University, a także jest mianowany na stanowisko drugorzędne w Departamencie Ekonomii i Globalnym Instytucie Zdrowia. Mikroekonomista stosowany, zajmujący się polityką zdrowotną i zdrowiem na świecie, pracuje nad projektami badawczymi w Indiach, Kenii i Chinach. Jest jednym z autorów badania serologicznego, z którego wynika, że do sierpnia 54% populacji miejskiej Karnataki i 44% ludności wiejskiej było narażonych na nowy koronawirus.
xPodziel Się Z Przyjaciółmi: