Odborník vysvetľuje: Ako čítať sérologické prieskumy Covid-19

Štúdie séroprevalencie, ktoré testujú protilátky, majú tendenciu vykazovať vyššie čísla ako testy PCR a tieto čísla sa niekedy líšia v rôznych kolách v rovnakej populácii. Čo vysvetľuje takéto variácie? Čo môžeme z doterajších vysokých čísel zo sérologických prieskumov v Indii usúdiť o dosiahnutej úrovni imunity?

Zdravotnícki pracovníci odoberajú vzorky krvi a zisťujú podrobnosti počas séro prieskumu v ambulancii v Majnu Ka Tila (Expresná fotografia od Abhinav Saha)

Čo sú štúdie séroprevalencie a prečo sú tieto čísla oveľa vyššie ako počet potvrdených prípadov hlásených na národnej úrovni?

Štúdie séroprevalencie (alebo sérologické prieskumy) odhadujú podiel populácie s pozitívnym testom na protilátky pomocou sérologických testov. Prítomnosť špecifickej protilátky v dostatočne vysokej koncentrácii naznačuje, že testovaná osoba bola predtým infikovaná. Takéto štúdie zvyčajne testujú jednotlivcov, ktorí sú náhodne vybraní pomocou techník odberu vzoriek, ktoré umožnia škálovanie výsledkov na všeobecnú populáciu. Nepotrebujete testovať všetkých, dokonca ani väčšinu populácie – potrebujeme náhodne vylosovaný súbor jednotlivcov za predpokladu, že tí, ktorí súhlasia s účasťou na teste, sa nejako systematicky nelíšia od tých, ktorí odmietajú.

Čitatelia si niekedy myslia, že potrebujeme veľmi veľké vzorky, aby sme mali odhad, ktorý nie je skreslený – to nie je pravda. Na dosiahnutie presnosti však môžeme potrebovať veľké vzorky. Myslite na hádzanie šípok na dosku; ak sa moja ruka vždy kýve trochu doprava, oveľa viac mojich šípok môže skončiť na pravej strane dosky. Toto je zaujatosť. Presnosť sa na druhej strane týka toho, či môžem hádzať šípky tak, aby zasahovali rovnakú oblasť konzistentne bez veľkého rozšírenia. Presnosť je žiaduca, pretože nám pomáha kontrolovať, či sa odhady z jednej štúdie prekrývajú so zisteniami inej alebo nie. Ak dve štúdie vedú k veľmi nepresným odhadom, je ťažké ich rozlíšiť. S veľkým počtom pozorovaní možno získať väčšiu presnosť, ale to nevylučuje zaujatosť.

Rozdiel medzi celoštátne hlásenými číslami a číslami zo séroprieskumov pochádza, aspoň čiastočne, zo skutočnosti, že väčšinaCovid-19prípady v Indii boli asymptomatické. Medzi tými, ktorí majú akékoľvek príznaky, existujú významné rozdiely v príznakoch. Existuje tiež určitý strach zo stigmy a hrozby karantény. Výsledkom je, že nie každý so symptómami je testovaný a počet pozitívnych prípadov pri testovaní súčasných prípadov pomocou RT-PCR zostáva oveľa menší ako počet zo štúdií séroprevalencie.

Čo sa môžeme celkovo naučiť zo štúdií v Indii?

Štúdie vo veľkých mestských centrách v Indii vrátane tých, ktoré sme s mojimi spoluautormi robili v Bombaji, ako aj ďalšie štúdie v Pune, Dillí a Hajdarábade, naznačujú, že veľká časť populácie v týchto mestách mala protilátky – čo znamená, že boli infikovaný. Naša nedávna štúdia nadácie IDFC v Karnatake, ktorú viedli moji spoluautori Anup Malani (Uchicago), Anu Acharya (Mapmygenome) a Kaushik Krishnan (CMIE) a ja, zistila, že viac ako 44 % vidieckych oblastí malo tiež protilátky. Pri rýchlo sa šíriacom infekčnom ochorení bude časom stúpať podiel populácie, ktorá má protilátky. Toto sa očakáva. Tempo šírenia je funkciou interakcie medzi ľuďmi, úrovne prijatých preventívnych opatrení a počtu ľudí, ktorí sú v súčasnosti infikovaní. Výsledky štátnej vlády v Karnatake spred niekoľkých týždňov ukazujú, že takmer 13 % jedincov testovaných pomocou RT-PCR bolo pozitívnych na súčasnú infekciu. Pripomeňme, že väčšina z nich je pravdepodobne asymptomatická. Ak by sa každý nakazil len o jednu osobu viac, takmer štvrtina populácie by sa nakazila len za pár týždňov, aj keby ste začali s nulovými prípadmi predtým, ako sa nakazilo 13 %. Express Explained je teraz na telegrame

Zdravotníci odoberajú vzorky krvi v Majnu Ka Tila v Naí Dillí (Expresná fotografia od Abhinav Saha)

Prečo druhé kolá sérových prieskumov niekedy dávajú nižšie čísla ako prvé?

Dôvodov, prečo druhokolové prieskumy u tej istej populácie môžu ukázať nižšie čísla, môže byť niekoľko. Jedným z vysvetlení by mohlo byť, že niektorí ľudia možno nebudú chcieť znovu dať krv na štúdiu po tom, čo poznajú výsledky z predchádzajúceho obdobia, takže štúdia môže skončiť odberom vzoriek od tých, ktorí sa nechceli zúčastniť prvého kola. Okrem obáv z nenáhodného výberu sme videli správy z niekoľkých štúdií o tom, že protilátky časom klesajú. Protilátky sú to, čo telo produkuje, keď bojuje s infekciou. Akonáhle infekcia pominie, telo ju nemusí neustále produkovať, takže pokles je v tomto zmysle normálny. To neznamená, že neexistujú žiadne protilátky, aj keď je koncentrácia nižšia ako koncentrácia, ktorá sa považuje za pozitívnu v laboratórnom teste na protilátky. Ešte dôležitejšie je, že ubúdajúce protilátky neznamenajú, že telo je okamžite náchylné na inú infekciu. Vedci tiež skúmajú, či existujú iné mechanizmy imunitného systému tela, ktoré by mohli poskytnúť dlhodobú imunitu po zotavení zCovidinfekcia.

Nenechajte si ujsť Vysvetlené | Modely vrhajú svetlo na miesta, ktoré vyvolávajú väčšinu infekcií COVID-19

Prečo rôzne štúdie z toho istého štátu alebo mesta ukazujú rôzne čísla prevalencie?

Rôzne štúdie často používajú rôzne metódy odberu vzoriek a rôzne testovacie metódy. Napríklad výskumníci z Translational Health Science and Technology Institute uviedli, že nimi vyvinutý sérologický test bol o 20 % citlivejší (čo znamená, že test ukáže pozitívny výsledok, ak má vzorka protilátky) ako testovacia súprava Covid Kavach. Takéto rozdiely môžu vytvoriť klin v zisteniach, pokiaľ štúdie nie sú schopné primerane sa prispôsobiť metódam odberu vzoriek a presnosti testov pri vytváraní predpovedí. Okrem toho majú štúdie často rôzne časové rámce. S rýchlo sa rozvíjajúcou epidémiou sa odhady môžu výrazne líšiť v priebehu niekoľkých týždňov. Na základe údajov uvedených v nedávnej štúdii vlády Karnataky bolo v súčasnosti 12 % populácie pozitívnych na RT-PCR; preto sa očakáva zvýšenie séroprevalencie o takmer 12 % za niečo vyše týždňa, aby boli protilátky detegovateľné.

Stále má zmysel vykonávať testovanie v náhodných vzorkách reprezentujúcich populáciu – najmä v častiach krajiny, kde sa epidémia stále rýchlo šíri (Expresná fotografia od Abhinav Saha)

Prečo existuje toľko rozdielov medzi rôznymi časťami mesta alebo štátu?

Existuje len malý dôvod očakávať, že odhady séroprevalencie budú identické v rôznych častiach štátu alebo mesta. Napríklad skoré štúdie v Bombaji zistili, že rýchlo sa šíriace infekčné ochorenie sa takmer určite rozšíri odlišne v rôznych častiach štátu na základe toho, kedy bola naočkovaná, úrovne mobility a interakcií, hustoty v týchto oblastiach a toho, či ľudia nasledujú maskovanie. a opatrenia týkajúce sa odstupu.

Ak je séroprevalencia vyššia ako 50 – 60 %, čo to znamená pre imunitu stáda? Môžeme sa teraz vrátiť do normálneho života?

Z doterajších štúdií sú jasné tri veci. Po prvé, epidémia Covid-19 už infikovala veľkú časť indickej populácie, ak nie väčšinu. Po druhé, epidémia zasiahla vidiecke oblasti takmer rovnakou mierou. Prispievajúce faktory zahŕňajú veľkú migráciu z miest do vidieckych oblastí počas blokovania, ako aj obmedzenia blokovania, ktoré boli menej prísne v porovnaní s mestskými oblasťami. Po tretie, aj keď sa očakáva, že séroprevalencia v niektorých častiach krajiny bude vyššia ako 50 %, je príliš skoro na to, aby sa dalo usudzovať, že zostávajúci jedinci budú chránení alebo či tí, ktorí boli predtým infikovaní, budú imúnni na dlhú dobu. V skutočnosti je jedna obava, že ak každý zanechá ostražitosť za predpokladu, že je tu stádová imunita, existuje veľa ľudí, ktorí sa pravdepodobne nakazia a možno ochorejú vo veľmi krátkom čase. India zatiaľ zažila pomerne šťastný zvrat udalostí, keďže systém zdravotnej starostlivosti nebol zahltený množstvom prípadov choroby Covid. Preto je dôležité pokračovať v praktizovaní maskovania, umývania rúk a fyzického dištancovania, aj keď väčšina častí krajiny začína pomaly obnovovať ekonomickú aktivitu.

Tím oddelenia zdravotníctva v Jawaharpur (Express Photo)

Má v tomto bode zmysel robiť ďalšie testy?

Stratégia testovania zameraná na symptomatické prípady je vhodná v klinickom prostredí, kde lekár potrebuje vedieť, čím pacient trpí, a informácie z testu určia priebeh liečby. Toto nie je situácia, v ktorej sa nachádzame. Namiesto toho je výzvou verejná politika, nie klinické rozhodovanie. Stále má zmysel vykonávať testovanie v náhodných vzorkách reprezentujúcich populáciu – najmä v častiach krajiny, kde sa epidémia stále rýchlo šíri. Z politického hľadiska môže byť pre vlády nesmierne užitočné zistiť, kde sú ohniská infekcie, aby mohli rýchlo konať, aby obmedzili rozsiahly prenos v týchto oblastiach, zatiaľ čo iné oblasti môžu byť naďalej ekonomicky aktívne. Tento druh cieleného potlačenia tiež zabezpečí, že zdravotné systémy štátov budú mať kapacitu a budú pripravené na to, aby sa vysporiadali s prudkým nárastom dopytu po zdravotnej starostlivosti pre Covid.

Profesor Manoj Mohanan je docentom na Sanford School of Public Policy na Duke University a tiež zastáva stredoškolské funkcie na Katedre ekonómie a Global Health Institute. Aplikovaný mikroekonóm pôsobiaci v oblasti zdravotnej politiky a globálneho zdravia pracuje na výskumných projektoch v Indii, Keni a Číne. Je jedným z autorov sérologického prieskumu, ktorý dospel k záveru, že 54 % mestskej populácie Karnataky a 44 % jej vidieckej populácie bolo do augusta vystavených novému koronavírusu.

Zdieľajte So Svojimi Priateľmi: