{"id":12805,"date":"2020-04-24T13:40:33","date_gmt":"2020-04-24T11:40:33","guid":{"rendered":"https:\/\/networks.imdea.org\/es\/?p=12805"},"modified":"2020-10-21T13:07:58","modified_gmt":"2020-10-21T11:07:58","slug":"how-to-get-the-most-out-of-the-tests","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/networks.imdea.org\/es\/como-sacar-el-maximo-partido-a-los-tests\/","title":{"rendered":"C\u00f3mo sacar el m\u00e1ximo partido a los tests"},"content":{"rendered":"

Con la COVID-19 azotando todas las \u00e1reas de nuestras vidas, existe una necesidad tanto social como pol\u00edtica por saber cu\u00e1l es el estado de la ciudadan\u00eda. Necesitamos conocer c\u00f3mo evoluciona el COVID-19, cu\u00e1ntos ciudadanos la tienen, c\u00f3mo y d\u00f3nde se contagian, qu\u00e9 probabilidad hay de que enfermen, etc. Todos estos datos son necesarios para tomar las medidas adecuadas y saber cu\u00e1ndo y c\u00f3mo vamos a recuperar ciertos \u00e1mbitos de nuestras vidas y qu\u00e9 otros aspectos van a cambiar para siempre.<\/strong><\/p>\n

Para la toma de decisiones m\u00e1s inmediata, lo que necesitamos es conocer, en tiempo real, cu\u00e1l es el estado exacto de la ciudadan\u00eda. Para ello, deberemos estar al tanto de cu\u00e1l es la evoluci\u00f3n del virus en la poblaci\u00f3n. Y los tests son la \u00fanica herramienta que tenemos para conseguirlo. La forma de lograrlo es hacer tests a toda la poblaci\u00f3n todos los d\u00edas para saber si tienen la COVID-19 o no. Pero carecemos de los recursos suficientes para hacerlo, ya que no hay la capacidad de fabricar ni de realizar casi 50 millones de test diarios. En sustituci\u00f3n de esta posibilidad, la mejor opci\u00f3n es utilizar los pocos que tenemos de la mejor manera posible.<\/p>\n

Pero esos pocos tests de los que disponemos pueden usarse de diversas maneras. Cada una tiene ventajas y desventajas. Depende de qu\u00e9 pol\u00edtica de uso se escoja, se obtendr\u00e1 una visi\u00f3n m\u00e1s o menos real del estado de la poblaci\u00f3n.<\/p>\n

Para entender el efecto de cada una de esas opciones de utilizaci\u00f3n del n\u00famero limitado de tests de los que se dispone, hemos desarrollado un simulador que reproduce el contagio del virus en una poblaci\u00f3n de 10.000 personas. Y sobre esa poblaci\u00f3n aplicamos las diferentes pol\u00edticas de testeo para observar los efectos que tiene cada una de ellas.<\/p>\n

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Gr\u00e1fica que muestra la evoluci\u00f3n de la poblaci\u00f3n. El n\u00famero de contagiados crece de forma exponencial hasta que ya no hay personas suficientes para alimentar ese ritmo de contagio. Una vez las personas se empiezan a recuperar, los recuperados crecen. La enfermedad se extingue cuando no hay nadie m\u00e1s a quien contagiar.<\/p><\/div>\n

Un simulador es una herramienta inform\u00e1tica que utiliza modelos matem\u00e1ticos o reglas para imitar el comportamiento de alg\u00fan aspecto de la realidad. En este caso, el simulador desarrollado imita la propagaci\u00f3n del virus en un conjunto de personas y la evoluci\u00f3n de las personas contagiadas en el tiempo. Las reglas del simulador son las siguientes: cada d\u00eda se computa una probabilidad de contagio dependiendo de las personas ya contagiadas alrededor y de su cercan\u00eda; una vez un ciudadano est\u00e1 contagiado, tiene una peque\u00f1a probabilidad diaria de desarrollar s\u00edntomas; los que desarrollen s\u00edntomas, tienen una peque\u00f1a probabilidad de fallecer; toda persona contagiada que no haya fallecido tras el tiempo que dura la enfermedad se considera curada y, en el modelo utilizado, no se puede volver a contagiar as\u00ed que se considera inmune.<\/p>\n

El primer d\u00eda, colocamos a un \u00fanico individuo infectado en el centro de la poblaci\u00f3n. La simulaci\u00f3n finaliza cuando no hay nadie contagiado ya sea porque todos o una parte han fallecido o porque todos o una parte son inmunes. En la simulaci\u00f3n el n\u00famero de infectados crece de forma exponencial durante un tiempo, pero luego el crecimiento se ralentiza. Esto se debe a dos factores: el primero es que al empezar a recuperarse los primeros contagiados, baja el n\u00famero de infectados. Adem\u00e1s, llegados a este punto el n\u00famero de personas curadas crece de manera exponencial, quitando cada vez m\u00e1s casos a la estad\u00edstica de contagiados. El segundo es que no hay un n\u00famero infinito de gente a contagiar. Una vez la mayor\u00eda de gente de una zona est\u00e1 contagiada, el virus no tiene nuevos hu\u00e9spedes donde alojarse y con el tiempo, al curarse la mayor\u00eda, el n\u00famero de contagiados baja. El n\u00famero de personas infectadas con s\u00edntomas es menor que el de infectadas en general pero sigue la misma progresi\u00f3n por exactamente los mismos motivos. En el simulador podemos ver esta evoluci\u00f3n. En la vida real, por desgracia, no tenemos test suficientes para conocer a ciencia cierta el estado de cada uno de los individuos de la poblaci\u00f3n. Por eso hay que decidir a qui\u00e9n se le hacen los tests y a qui\u00e9n no.<\/p>\n

Debemos recordad que el objetivo final es obtener, de la manera m\u00e1s precisa posible, el n\u00famero de infectados de esta poblaci\u00f3n. Por ello, vamos a utilizar tres pol\u00edticas de testeo diferentes: en la primera s\u00f3lo se hacen tests a personas con s\u00edntomas; en la segunda se hacen tests aleatorios a toda la poblaci\u00f3n pero priorizando a las personas con s\u00edntomas y en la tercera, se hacen pruebas de manera aleatoria sin tener en cuenta los s\u00edntomas.<\/p>\n

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Resultado de utilizar diferentes pol\u00edticas de testeo. Obs\u00e9rvese que la mejor pol\u00edtica es hacer test de manera aleatoria. Los resultados no son exactos pero la tendencia s\u00ed que se sigue. Si los tests se focalizan en un conjunto de la poblaci\u00f3n (como puede ser la sintom\u00e1tica), podremos saber c\u00f3mo est\u00e1n los sintom\u00e1ticos, pero no la poblaci\u00f3n general.<\/p><\/div>\n

En la simulaci\u00f3n, hemos asumido que somos capaces de realizar el test de la COVID-19 al 1% de la poblaci\u00f3n siguiendo las diferentes pol\u00edticas de testeo. Lo que muestra el simulador es que al testear \u00fanicamente a las personas sintom\u00e1ticas el dato difiere much\u00edsimo de la realidad. Desde un punto de vista estad\u00edstico estas personas no representan al conjunto de la poblaci\u00f3n lo que es l\u00f3gico porque en la muestra solo entran personas con s\u00edntomas, esto es, con gran probabilidad de estar enfermas y por ello obtendremos que una gran parte de los testeados est\u00e1 enfermo. Al extrapolar este valor a toda la poblaci\u00f3n, el resultado ser\u00e1 que muchos tienen el virus.<\/p>\n

Algo similar pasa cuando priorizamos que se hagan los test a gente sintom\u00e1tica y lo hacemos de manera aleatoria en el resto. Cuando hay pocas personas sintom\u00e1ticas la extrapolaci\u00f3n da buenos resultados pero cuando se empiezan a priorizar a personas sintom\u00e1ticas, los datos vuelven a ser poco representativos.<\/p>\n

Es probable que este sea el motivo por el cual los gobiernos que siguen estos m\u00e9todos no hagan extrapolaciones al conjunto total de la poblaci\u00f3n, precisamente porque no ser\u00edan v\u00e1lidas estad\u00edsticamente. Por ello los datos de casos confirmados que muchos gobiernos ofrecen, aunque puedan servirnos para tener una cota inferior, est\u00e1n incompletos matem\u00e1ticamente y no nos permiten entender la realidad que vivimos.<\/p>\n

Desde un punto de vista puramente estad\u00edstico, para poder extrapolar hay que realizar las pruebas a un conjunto de la poblaci\u00f3n que represente a la poblaci\u00f3n entera. A menos que exista una pol\u00edtica mejor, lo que se suele hacer es elegir a los testeados de manera aleatoria. Como toda predicci\u00f3n, los datos no son exactamente los mismos que los reales, pero la tendencia de la curva se ajusta de manera acertada a la realidad utilizando una peque\u00f1a cantidad de recursos.<\/p>\n

Por supuesto, todo esto es s\u00f3lo una cara del problema. Es muy posible que en algunos casos se intente priorizar los tests a personas hospitalizadas por miedo al contagio del personal m\u00e9dico y resto de los pacientes, o porque el tratamiento al paciente cambie dependiendo si da positivo o no.<\/p>\n

En Espa\u00f1a, uno de los problemas a la hora de hacer las pruebas es que cada comunidad aut\u00f3noma ha seguido su propia pol\u00edtica de testeo. Algunas de ellas han cambiado los criterios, desde no hacer tests a hac\u00e9rselos exclusivamente a los pacientes hospitalizados. La semana pasada el Gobierno espa\u00f1ol requiri\u00f3 que los resultados se reportasen en un formato determinado espec\u00edficamente para evitar esto. Y a partir de la semana pr\u00f3xima comenzar\u00e1 ya un gran estudio aleatorio para realizar pruebas a unas 60.000 personas.<\/p>\n

Sin esas pruebas y a menos que\u00a0 busquemos alguna alternativa para conocer el estado de la poblaci\u00f3n (como la liderada por el doctor Antonio Fern\u00e1ndez Anta de IMDEA Networks, con encuestas diarias sobre cu\u00e1nta gente enferma conoces en http:\/\/coronasurveys.org en las cuales toda la poblaci\u00f3n puede participar), estamos resignados a luchar contra el virus con un brazo atado a la espalda y un ojo tapado, ya que para minimizar las p\u00e9rdidas y prepararse lo mejor posible, es necesario saber contra lo que se lucha. Y a d\u00eda de hoy no lo sabemos.<\/p>\n

Este art\u00edculo tiene como objetivo explicar un concepto matem\u00e1tico y su implicaci\u00f3n en la toma de decisiones. Las simulaciones realizadas en el mismo tienen como objetivo explicar este concepto. Se ha intentado que el modelo concuerde con la realidad, pero como todo modelo, tiene sus limitaciones. Este modelo no representa el estado actual y futuro de ninguna regi\u00f3n.<\/p>\n

Art\u00edculo escrito por Ander Galisteo,\u00a0investigador predoctoral del Instituto IMDEA Networks y la UC3M.<\/strong><\/p><\/blockquote>\n

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