Una investigación desvela el fiasco de los test rápidos: son incapaces de detectar 4 de cada 10 asintomáticos, muy por debajo de lo que recomienda la OMS

Test coronavirus

celsopupo/Getty Images

Según un estudio británico, los test rápidos no identifican los casos asintomáticos de coronavirus en el 40% de las ocasiones, un dato muy inferior a las recomendaciones de la OMS.

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La gran duda que ha existido en los últimos meses de pandemia es si la fiabilidad de un test rápido podía equipararse a la de una PCR. Los estudios ya han demostrado que no. La prueba diagnóstica por excelencia es la PCR, con un 90% de fiabilidad. Pero, además, según una investigación realizada por la Universidad de Birminghan, en el Reino Unido, los test rápidos no identifican los casos asintomáticos de coronavirus en el 40% de las ocasiones.  

Este porcentaje mejora cuando no se trata de sintomáticos, y aun así, no es capaz de detectar al 30% de los positivos. Estas son las principales conclusiones de la investigación publicada este jueves en la revista Cochrane Database of Systematic Reviews. A través de la revisión de 64 estudios, los investigadores británicos han tratado de medir la exactitud a la hora de diagnosticar la Covid-19 en diferentes pruebas rápidas.

Los expertos de Birminghan puntualizaron la precisión de un total de 24.087 test realizados en Europa y los Estados Unidos. En concreto, los resultados mostraron que los test de antígeno detectaron el 72% de los casos de coronavirus en personas con síntomas -la tasa aumenta a 78% cuando se realiza la prueba la primera semana de síntomas-, y solo un 58% de personas asintomáticas.  

Por lo tanto, estos porcentajes no cumplen las recomendaciones de la Organización Mundial de la Salud, que indica que para que una prueba diagnóstica se considere fiable debe identificar al menos al 80% de las personas infectadas y al 97% de los no infectados.  

Abbott Panbio y D Biosensor Standar Q, las marcas más fiables 

Test de autodiagnóstico de las farmacias.

Existen dos tipos de test rápido. Por un lado, están los que detectan los anticuerpos, por lo que dan respuesta a si se ha pasado la enfermedad o no, pero no indica si la persona está contagiada en ese momento. Por otro, los de antígeno, muy similares a un test de embarazo, que detectan en unos 15-30 minutos las proteínas del virus en el organismo.

Según la evaluación, las dos marcas que mostraron tener una mayor precisión fueron las de Abbott Panbio y SD Biosensor Standar Q. Ambas fueron capaces de detectar entre el 75% y el 88% de los sintomáticos, y entre el 49% y el 69% de los asintomáticos.

“Nuestra revisión muestra que algunos test de antígenos pueden ser útiles en los entornos sanitarios en los que se sospecha la presencia de Covid-19 en personas con síntomas”, ha explicado Jacqueline Dinnes, una de las autoras del estudio.

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Y ha continuado: “Estas pruebas no parecen funcionar tan bien en personas sin síntomas. Confirmar un resultado positivo de un test rápido con una prueba PCR, especialmente cuando los casos de coronavirus son bajos, puede ayudar a evitar una cuarentena innecesaria”.

Por su parte, Jon Deeks, segundo firmante de la revisión ha destacado la importancia de haber encontrado evidencias de que algunas marcas de test sí cumplen la norma de rendimiento mínimo ‘aceptable’ establecido por la OMS para personas con síntomas. “Sin embargo, solo representan una proporción muy pequeña de los test disponibles en el mercado”, ha lamentado. 

Faltan estudios que evalúen los cribados repetidos

“No hemos encontrado datos ni estudios que evalúen la precisión de estas pruebas cuando se utilizan en el cribado repetido de personas sin exposición conocida al SARS-CoV-2. Estas políticas sobre la realización de los test se han implantado sin ninguna evidencia en el mundo real”, ha señalado. 

Finalmente, Dinnes ha indicado que todas las pruebas de antígenos pasarán por alto a algunos infectados. Por ello, “es importante informar a las personas que reciben un resultado negativo de que aun así pueden estar infectadas”, ha concluido.

 Artículo original de Economía Digital

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