Consulte la respuesta larga para ¿Qué tan precisas son las pruebas de coronavirus?

Con los "números del peor de los casos" que extraigo de los requisitos mínimos de rendimiento que la FDA utiliza actualmente con una validación de emergencia para permitir que los laboratorios implementen rápidamente pruebas Covid-19 sin someterse al procedimiento de validación completo que normalmente toman, tenemos LR + ≈ 11 y LR- ≈ 1/20.

Las pruebas pueden ser (y probablemente son) en realidad mucho mejores.

Si tomamos 71 pruebas positivas: 478 negativas como un sustituto de la prevalencia de infección por Covid-19 entre la población analizada (14,5%), las probabilidades posteriores a la prueba de tener Covid -19 son

• 71: 478 * 11 = 781: 478 ≈ 5: 3 para aquellos que dieron positivo, es decir, ≈ 62% PPV o probabilidad posterior a la prueba de tener Covid-19 .
  Por lo tanto, hasta el 38% de los 71 o 27 podrían ser falsos positivos.

• 71: 478 * 1/20 = 71: 9560 ≈ 1: 135 o 0,7% de probabilidad posterior a la prueba de tener realmente Covid-19.
  Es decir hasta quizás 1 caso de falso negativo.

Actualización: he actualizado la respuesta vinculada ya que, mientras tanto, encontré datos más detallados sobre la validación real realizada para varias pruebas. La mayoría de ellos usaron más del tamaño de muestra mínimo requerido, pero no es que se procesaron miles de muestras de validación. (Sin embargo, la infame prueba de los CDC obtuvo aprobación de emergencia después de solo 13 casos de validación positiva, así que incluso menos. Pero eso fue a principios de febrero, y es posible que no hayan tenido más muestras de prueba disponibles en ese momento)

Si queremos calcular con el rendimiento esperado en lugar del peor posible para, por ejemplo, la prueba de Thermo Fisher, LR + y LR- serían 61 y 1/61, respectivamente.

El VPP habría sido entonces del 90% (7 falsos positivos) y el VPN del 0,25% (0 falsos negativos).

Los números publicados probablemente se basan en la prueba de PCR. Sobre el PCR he encontrado alguna información hace poco.

En un principio es considerar que solo existe un cierto período en el que una muestra de una determinada zona arroja resultados en el PCR. En el caso de las muestras de frotis de garganta, se encontró que la PCR puede tardar entre 4 y 8 días en mostrar una infección existente. El período de tiempo en el que la prueba permanece positiva se limita a 4 a 15 días , aunque la enfermedad continuó desarrollándose. Ahora se recomiendan muestras nasales antes de tomar un hisopo de garganta, pero también habrá un período adecuado para la toma de muestras.

En expansión, ¿qué tan precisas son las pruebas de PCR en el período en el que las pruebas deben ser positivas. Existe un estudio en el que se realizan diariamente pruebas de PCR. Se muestra que dentro del período con resultados positivos, algunas pruebas arrojaron un resultado negativo. Los días solo desde el primer día con un resultado positivo hasta el último día con un resultado positivo dan un período total de 84 días para todos los pacientes. Durante este tiempo, también se realizaron 11 pruebas con resultado negativo. Esto da un valor de 13,7% resultados de prueba negativos, a pesar de que el paciente estaba infectado con COVID-19.

Debe tenerse en cuenta que la prueba de PCR no es un simple sí / no prueba. El resultado primero depende de si se obtiene una cantidad suficiente de virus.

• Como se escribió anteriormente, es importante elegir la región correcta del cuerpo.
• Debe ser la relevante momento en el que los virus se encuentran en la región seleccionada.
• La muestra debe obtenerse de la manera correcta.
• La carga viral en el propio paciente debe ser suficiente ( medrxiv.org)

Aquí se describe que para un número de 484 copias de ARN del SARS-CoV-2 por mililitro, algunos productos de prueba de PCR detectan SARS-CoV-2 con 100% pero otro de los productos aprobados detecta 0% de virus.

Por tanto, no existe la única precisión. Hay que preguntar qué tipo de kit de prueba fue utilizado por qué fabricante, quién tomó la muestra, etc. Cada elemento puede afectar significativamente la precisión de una prueba.