Um especialista explica: como ler as pesquisas serológicas da Covid-19

Os estudos de soroprevalência, que testam para anticorpos, tendem a apresentar números mais altos do que os testes de PCR, e esses números às vezes variam em rodadas diferentes na mesma população. O que explica essas variações? A partir dos altos números de pesquisas sorológicas na Índia até agora, o que podemos inferir sobre os níveis de imunidade alcançados?

Os profissionais de saúde coletam amostras de sangue e tomam detalhes durante a pesquisa sorológica em um dispensário em Majnu Ka Tila (foto expressa de Abhinav Saha)

O que são estudos de soroprevalência e por que esses números são muito maiores do que o número de casos confirmados notificados nacionalmente?

Os estudos de soroprevalência (ou pesquisas sorológicas) estimam a parcela da população que apresenta resultados positivos para anticorpos por meio de testes sorológicos. A presença de um anticorpo específico em uma concentração suficientemente alta irá sugerir que a pessoa testada foi previamente infectada. Normalmente, esses estudos testam indivíduos que são selecionados aleatoriamente usando técnicas de amostragem que permitirão dimensionar os resultados para a população em geral. Você não precisa testar todos, ou mesmo a maioria da população - o que precisamos é um conjunto de indivíduos sorteados aleatoriamente, desde que aqueles que concordam em participar do teste não sejam sistematicamente diferentes daqueles que recusam.

Às vezes, os leitores pensam que precisamos de amostras muito grandes para ter uma estimativa que não seja tendenciosa - isso não é verdade. Podemos, no entanto, precisar de grandes amostras para obter precisão. Pense em atirar dardos em uma tábua; se meu braço sempre balançar um pouco para a direita, muitos outros dardos meus podem acabar no lado direito do tabuleiro. Isso é preconceito. A precisão, por outro lado, refere-se a se eu posso jogar meus dardos de forma que eles atinjam a mesma área de forma consistente, sem uma grande propagação. A precisão é desejável porque nos ajuda a verificar se as estimativas de um estudo se sobrepõem às descobertas de outro ou não. Se dois estudos resultam em estimativas muito imprecisas, é difícil diferenciá-los. Com um grande número de observações, pode-se obter mais precisão, mas isso não exclui o viés.

A diferença entre os números relatados nacionalmente e os das pesquisas sorológicas vem, pelo menos em parte, do fato de que a maioriaCovid-19casos na Índia foram assintomáticos. Entre aqueles com algum sintoma, há uma variação significativa nos sintomas. Também existe algum medo de estigma e ameaça de quarentena. Como resultado, nem todas as pessoas com sintomas são testadas e o número de casos positivos em testes de casos atuais com RT-PCR permanece muito menor do que nos estudos de soroprevalência.

O que podemos aprender de maneira geral com os estudos na Índia?

Estudos em grandes centros urbanos na Índia, incluindo aqueles que meus co-autores e eu fizemos em Mumbai, bem como outros estudos em Pune, Delhi e Hyderabad, sugerem que grandes parcelas da população nessas cidades tinham anticorpos - o que significa que tinham sido infetado. Nosso estudo recente da Fundação IDFC em Karnataka, liderado por meus coautores Anup Malani (UChicago), Anu Acharya (Mapmygenome) e Kaushik Krishnan (CMIE) e eu, descobriu que mais de 44% das áreas rurais também tinham anticorpos. Com uma doença infecciosa que se espalha rapidamente, a parcela da população que possui anticorpos aumentará com o tempo. Isso é esperado. O ritmo de propagação depende da interação entre as pessoas, do nível de precauções tomadas e do número de pessoas infectadas no momento. Os resultados do governo estadual em Karnataka de algumas semanas atrás mostram que quase 13% dos indivíduos testados com RT-PCR foram positivos com uma infecção atual. Lembre-se de que a maioria deles é provavelmente assintomática. Se cada um infectasse apenas mais uma pessoa, quase um quarto da população seria infectada em apenas algumas semanas, mesmo se você começasse com zero casos antes de os 13% serem infectados. Express Explained está agora no Telegram

Profissionais de saúde coletam amostras de sangue em Majnu Ka Tila, em Nova Delhi (foto expressa de Abhinav Saha)

Por que as segundas rodadas de pesquisas serológicas às vezes fornecem números mais baixos do que as primeiras?

Pode haver várias razões pelas quais pesquisas de segundo turno na mesma população podem mostrar números mais baixos. Uma explicação pode ser que algumas pessoas podem não querer doar sangue novamente para um estudo depois de saber os resultados do momento anterior, então o estudo pode acabar tirando uma amostra daqueles que não queriam participar da primeira rodada. Além das preocupações com a seleção não aleatória, vimos relatos de vários estudos sobre a diminuição dos anticorpos ao longo do tempo. Os anticorpos são o que o corpo produz quando luta contra uma infecção. Depois que a infecção passa, o corpo não precisa mais produzi-la continuamente, portanto, um declínio é normal nesse sentido. Isso não significa que não haja anticorpos, mesmo que a concentração seja inferior ao que é considerado positivo em um teste de laboratório para anticorpos. Mais importante ainda, o declínio dos anticorpos não significa que o corpo está suscetível a outra infecção imediatamente. Os cientistas também estão estudando se existem outros mecanismos do sistema imunológico do corpo que podem fornecer imunidade de longo prazo após a recuperação de umCovidinfecção.

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Por que diferentes estudos do mesmo estado ou cidade mostram números diferentes de prevalência?

Diferentes estudos costumam usar diferentes métodos de amostragem e diferentes métodos de teste. Por exemplo, pesquisadores do Translational Health Science and Technology Institute relataram que o teste de sorologia desenvolvido por eles foi 20% mais sensível (o que significa que o teste mostrará um resultado positivo se a amostra tiver anticorpos) do que o kit de teste Covid Kavach. Essas diferenças podem criar uma barreira nas descobertas, a menos que os estudos sejam capazes de se ajustar adequadamente aos métodos de amostragem e testar a precisão ao fazer previsões. Além disso, os estudos geralmente têm prazos diferentes. Com uma epidemia em rápida evolução, as estimativas podem variar significativamente em apenas algumas semanas. Com base nos números relatados no estudo recente do governo de Karnataka, 12% da população era atualmente positiva em RT-PCR; portanto, espera-se que a soroprevalência aumente em quase 12% em pouco mais de uma semana para que os anticorpos sejam detectados.

Ainda vale a pena realizar testes em amostras aleatórias e representativas da população - especialmente em partes do país onde a epidemia ainda está se espalhando rapidamente (Foto expressa de Abhinav Saha)

Por que há tantas variações entre as diferentes partes de uma cidade ou estado?

Há poucos motivos para esperar que as estimativas de soroprevalência sejam idênticas em várias partes de um estado ou cidade. Por exemplo, estudos anteriores em Mumbai descobriram que uma doença infecciosa de propagação rápida quase certamente se espalhará de maneira diferente em diferentes partes do estado com base em quando foi semeada, o nível de mobilidade e interações, a densidade nessas áreas e se as pessoas seguem o mascaramento e precauções de distanciamento.

Se a soroprevalência for superior a 50-60%, o que isso significa para a imunidade do rebanho? Podemos voltar à vida normal agora?

Três coisas estão claras a partir dos estudos até agora. Primeiro, a epidemia de Covid-19 já infectou uma grande parte da população da Índia, se não a maioria. Em segundo lugar, a epidemia afetou as áreas rurais em proporções quase iguais. Os fatores contribuintes incluem a grande migração das áreas urbanas para as rurais durante o bloqueio, bem como as restrições do bloqueio que eram menos rigorosas em relação às áreas urbanas. Terceiro, mesmo que se espere que a soroprevalência em algumas partes do país seja superior a 50%, é muito cedo para inferir que os indivíduos restantes estarão protegidos ou se os infectados anteriormente ficarão imunes por um longo tempo. Na verdade, uma preocupação é que, se todos baixarem a guarda presumindo que a imunidade do rebanho está aqui, muitas pessoas provavelmente ficarão infectadas e possivelmente ficarão doentes em um período muito curto. A Índia experimentou uma reviravolta bastante afortunada até agora, com o sistema de saúde não ficando sobrecarregado com o número de casos da Covid. Portanto, é fundamental continuar a praticar o mascaramento, a lavagem das mãos e o distanciamento físico, mesmo quando a maior parte do país começa a retomar a atividade econômica lentamente.

Equipe do departamento de saúde em Jawaharpur (foto expressa)

Existe algum valor em fazer mais testes neste momento?

Uma estratégia de teste que se concentra em casos sintomáticos é apropriada no ambiente clínico, onde o médico precisa saber o que o paciente sofre e as informações do teste determinarão o curso do tratamento. Esta não é a situação em que nos encontramos. Em vez disso, o desafio é de política pública, não de tomada de decisão clínica. Ainda há valor em realizar testes em amostras aleatórias e representativas da população - especialmente em partes do país onde a epidemia ainda está se espalhando rapidamente. De uma perspectiva de política, pode ser extremamente útil para os governos aprenderem onde existem pontos críticos de infecção, para que possam agir rapidamente para limitar a transmissão em grande escala nessas áreas, enquanto outras áreas podem continuar a ser economicamente ativas. Esse tipo de supressão direcionada também garantirá que os sistemas de saúde dos estados tenham a capacidade e a preparação para lidar com os picos de demanda por cuidados de saúde para a Covid.

O professor Manoj Mohanan é professor associado da Sanford School of Public Policy na Duke University, e também possui cargos secundários no Departamento de Economia e no Global Health Institute. Um microeconomista aplicado que trabalha com política de saúde e saúde global, ele está trabalhando em projetos de pesquisa na Índia, Quênia e China. Ele é um dos autores de uma pesquisa sorológica que concluiu que 54% da população urbana de Karnataka e 44% da população rural foram expostos ao novo coronavírus em agosto.

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