Stručnjak objašnjava: Kako čitati seroankete o Covid-19

Studije seroprevalencije, koje testiraju antitijela, obično pokazuju veće brojke od PCR testova, a ti brojevi ponekad variraju u različitim krugovima u istoj populaciji. Što objašnjava takve varijacije? Što možemo zaključiti o dostignutim razinama imuniteta iz dosadašnjih visokih brojeva seroistraživanja u Indiji?

Zdravstveni radnici prikupljaju uzorke krvi i uzimaju detalje tijekom seroispitivanja u ambulanti u Majnu Ka Tila (Ekspresna fotografija Abhinav Saha)

Što su studije seroprevalencije i zašto su ti brojevi toliko veći od broja potvrđenih slučajeva prijavljenih na nacionalnoj razini?

Studije seroprevalencije (ili seroispitivanja) procjenjuju udio populacije koja je pozitivna na antitijela pomoću seroloških testova. Prisutnost specifičnog protutijela u dovoljno visokoj koncentraciji sugerira da je testirana osoba prethodno bila zaražena. Obično takve studije testiraju pojedince koji su nasumično odabrani pomoću tehnika uzorkovanja koje će omogućiti skaliranje rezultata na opću populaciju. Ne morate testirati svakoga, pa čak ni većinu stanovništva — ono što nam treba je nasumično izvučen skup pojedinaca, pod uvjetom da se oni koji pristanu sudjelovati u testu ne razlikuju na neki način sustavno od onih koji odbijaju.

Ponekad čitatelji misle da su nam potrebni vrlo veliki uzorci da bismo imali procjenu koja nije pristrana - to nije istina. Međutim, možda će nam trebati veliki uzorci za postizanje preciznosti. Razmislite o bacanju strelica na dasku; ako mi se ruka uvijek njiše malo udesno, mnogo više mojih strelica moglo bi završiti na desnoj strani ploče. Ovo je pristranost. Preciznost se, s druge strane, odnosi na to da li mogu baciti svoje strelice tako da dosljedno pogode isto područje bez velikog širenja. Preciznost je poželjna jer nam pomaže provjeriti preklapaju li se procjene iz jedne studije s nalazima druge ili ne. Ako dvije studije rezultiraju vrlo nepreciznim procjenama, teško ih je razlikovati. S velikim brojem zapažanja može se dobiti veća preciznost, ali to ne isključuje pristranost.

Razlika između nacionalno prijavljenih brojeva i onih iz seroistraživanja proizlazi, barem djelomično, iz činjenice da većinaCovid-19slučajevi u Indiji su bili asimptomatski. Među onima s bilo kojim simptomima, postoje značajne varijacije u simptomima. Postoji i određeni strah od stigme i prijetnje karantene. Kao rezultat toga, ne testiraju se svi sa simptomima, a broj pozitivnih slučajeva testiranjem trenutnih slučajeva s RT-PCR-om ostaje puno manji od onog iz studija seroprevalencije.

Što općenito možemo naučiti iz studija u Indiji?

Studije u velikim urbanim centrima u Indiji, uključujući one koje smo moji koautori i ja radili u Mumbaiju, kao i druge studije u Puneu, Delhiju i Hyderabadu, sugeriraju da je veliki dio stanovništva u tim gradovima imao antitijela – što znači da su bila zaražen. Naša nedavna studija IDFC Foundation u Karnataki, koju su vodili moji koautori Anup Malani (UChicago), Anu Acharya (Mapmygenome) i Kaushik Krishnan (CMIE) i ja, otkrila je da više od 44% ruralnih područja također ima antitijela. Uz zaraznu bolest koja se brzo širi, s vremenom će porasti udio populacije koja ima antitijela. Ovo je očekivano. Tempo širenja je funkcija interakcije među ljudima, razine poduzetih mjera opreza i broja ljudi koji je trenutno zaražen. Rezultati državne vlade u Karnataki od prije nekoliko tjedana pokazuju da je gotovo 13% osoba testiranih RT-PCR-om bilo pozitivno na trenutnu infekciju. Podsjetimo da je većina njih vjerojatno asimptomatska. Ako se svaki od njih zarazi samo još jednom osobom, gotovo četvrtina stanovništva bila bi zaražena u samo nekoliko tjedana čak i ako ste započeli s nula slučajeva prije nego što se 13% zarazi. Express Explained je sada na Telegramu

Zdravstveni radnici prikupljaju uzorke krvi u Majnu Ka Tila u New Delhiju (Ekspresna fotografija Abhinav Saha)

Zašto drugi krugovi seroistraživanja ponekad daju manje brojke od prvog?

Moglo bi postojati nekoliko razloga zašto bi ankete drugog kruga u istoj populaciji mogle pokazati niže brojke. Jedno od objašnjenja moglo bi biti da neki ljudi možda neće htjeti ponovno dati krv za studiju nakon što su znali rezultate iz prethodnog puta, pa bi studija mogla završiti uzorkovanjem od onih koji nisu željeli sudjelovati u prvom krugu. Uz zabrinutost zbog neslučajnog odabira, vidjeli smo izvješća iz nekoliko studija o smanjenju antitijela tijekom vremena. Antitijela su ono što tijelo proizvodi kada se bori protiv infekcije. Nakon što infekcija prođe, nema potrebe da je tijelo kontinuirano proizvodi, pa je pad normalan u tom smislu. To ne znači da uopće nema protutijela, čak i ako je koncentracija niža od one koja se smatra pozitivnom na laboratorijskom testu na antitijela. Što je još važnije, smanjenje antitijela ne znači da je tijelo odmah podložno drugoj infekciji. Znanstvenici također proučavaju postoje li drugi mehanizmi tjelesnog imunološkog sustava koji bi mogli osigurati dugotrajni imunitet nakon oporavka odCovidinfekcija.

Ne propustite iz Explained | Modeli bacaju svjetlo na mjesta koja izazivaju većinu infekcija COVID-19

Zašto različite studije iz iste države ili grada pokazuju različite brojke o prevalenci?

Različite studije često koriste različite metode uzorkovanja i različite metode ispitivanja. Na primjer, istraživači s Translational Health Science and Technology Institute izvijestili su da je serološki test koji su razvili bio 20% osjetljiviji (što znači da će test pokazati pozitivan rezultat ako uzorak ima antitijela) od testnog kompleta Covid Kavach. Takve razlike mogu stvoriti klin u nalazima osim ako se studije ne mogu adekvatno prilagoditi metodama uzorkovanja i točnosti testiranja prilikom predviđanja. Osim toga, studije često imaju različite vremenske okvire. Uz epidemiju koja se brzo razvija, procjene mogu značajno varirati unutar samo nekoliko tjedana. Na temelju brojeva objavljenih u nedavnoj studiji vlade Karnatake, 12% populacije trenutno je pozitivno na RT-PCR; stoga se očekuje da će se seroprevalencija povećati za gotovo 12% u nešto više od tjedan dana kako bi se antitijela mogla detektirati.

Još uvijek postoji vrijednost provođenja testiranja na slučajnim uzorcima reprezentativnim za populaciju - posebno u dijelovima zemlje u kojima se epidemija još uvijek brzo širi (Express fotografija Abhinav Saha)

Zašto postoje tolike varijacije između različitih dijelova grada ili države?

Malo je razloga za očekivati ​​da će procjene seroprevalencije biti identične u različitim dijelovima države ili grada. Na primjer, rane studije u Mumbaiju otkrile su da će se zarazna bolest koja se brzo širi gotovo sigurno različito širiti u različitim dijelovima države na temelju vremena kada je zasijana, razine mobilnosti i interakcija, gustoće u tim područjima i da li se ljudi maskiraju i mjere opreza distanciranja.

Ako je seroprevalencija veća od 50-60%, što to znači za imunitet stada? Možemo li se sada vratiti normalnom životu?

Tri stvari su jasne iz dosadašnjih studija. Prvo, epidemija Covid-19 već je zarazila velik dio stanovništva Indije, ako ne i većinu. Drugo, epidemija je u gotovo jednakoj mjeri zahvatila ruralna područja. Čimbenici koji doprinose uključuju veliku migraciju iz urbanih u ruralna područja tijekom izolacije, kao i ograničenja izolacije koja su bila manje stroga u odnosu na urbana područja. Treće, čak i ako se očekuje da će seroprevalencija u nekim dijelovima zemlje biti veća od 50%, prerano je zaključiti da će preostale osobe biti zaštićene ili će oni koji su prethodno bili zaraženi dugo vremena biti imuni. Zapravo, jedna je zabrinutost da ako svi popuste pod pretpostavkom da je imunitet stada ovdje, postoji mnogo ljudi koji će se vjerojatno zaraziti i vjerojatno razboljeti u vrlo kratkom vremenskom razdoblju. Indija je dosad doživjela prilično sretan razvoj događaja jer zdravstveni sustav nije bio pretrpan brojem slučajeva od Covida. Stoga je ključno nastaviti prakticirati maskiranje, pranje ruku i fizičko distanciranje, iako većina dijelova zemlje polako počinje obnavljati gospodarsku aktivnost.

Tim zdravstvenog odjela u Jawaharpuru (Express Photo)

Ima li ikakve vrijednosti od više testiranja u ovom trenutku?

Strategija testiranja koja se usredotočuje na simptomatske slučajeve prikladna je u kliničkom okruženju, gdje liječnik mora znati od čega pacijent pati, a informacije iz testa će odrediti tijek liječenja. Ovo nije situacija u kojoj se nalazimo. Umjesto toga, izazov je javna politika, a ne kliničko odlučivanje. Još uvijek je vrijedno provođenje testiranja na slučajnim uzorcima reprezentativnim za populaciju - osobito u dijelovima zemlje u kojima se epidemija još uvijek brzo širi. Iz perspektive politike, vladama može biti od velike pomoći da saznaju gdje se nalaze žarišta zaraze kako bi mogle brzo djelovati kako bi ograničile prijenos velikih razmjera u tim područjima dok druga područja mogu i dalje biti ekonomski aktivna. Ova vrsta ciljanog suzbijanja također će osigurati da zdravstveni sustavi država imaju kapacitet i pripremu da se nose s porastom potražnje za zdravstvenom skrbi za Covid.

Profesor Manoj Mohanan izvanredni je profesor na Sanford School of Public Policy na Sveučilištu Duke, a također ima sekundarne poslove na Odjelu za ekonomiju i Global Health Institute. Primijenjeni mikroekonomist koji radi u zdravstvenoj politici i globalnom zdravstvu, radi na istraživačkim projektima u Indiji, Keniji i Kini. On je jedan od autora seroankete koja je zaključila da je 54% urbanog stanovništva Karnatake i 44% ruralnog stanovništva Karnatake bilo izloženo novom koronavirusu do kolovoza.

Podijelite Sa Svojim Prijateljima: