Se ha hablado mucho en las redes sociales sobre los resultados de las pruebas de «falsos positivos» después de que varios comentaristas sugirieran que podrían estar sesgando seriamente las cifras del coronavirus -. pero eso se basa en un malentendido del impacto de los falsos positivos.
La presentadora de la radio Julia Hartley-Brewer ha afirmado que «nueve de cada diez de los casos positivos de Covid que encontramos en la comunidad cuando hacemos pruebas aleatorias, cuando cualquiera se presenta, serán erróneos. No serán personas que hayan contraído el coronavirus».
¿Será cierto que el 90% de los resultados positivos de las pruebas en la comunidad -es decir, las que no se realizan en los hospitales- son falsos? La respuesta es «no»: es imposible que los llamados falsos positivos hayan tenido tanto impacto en las cifras.
Hartley-Brewer se refirió tanto a las «pruebas aleatorias» como a «cualquiera que se presente», que son cosas diferentes, y la diferencia entre ellas es importante.
Además, hay muchos otros indicios de que el aumento del número de pruebas positivas está reflejando realmente la propagación del virus, por ejemplo un aumento posterior de las hospitalizaciones por Covid.
¿Qué es un falso positivo?
Un falso positivo es cuando alguien que no tiene coronavirus, da positivo en la prueba.
Ninguna prueba es 100% precisa – siempre habrá algunas personas que den positivo cuando no tienen la enfermedad, o que den negativo cuando sí la tienen.
Los falsos positivos en cualquier programa de pruebas son importantes -especialmente cuando hay una baja prevalencia de una enfermedad- porque podrían hacernos pensar que hay muchos más casos de algo de los que realmente hay.
La tasa de falsos positivos suele referirse al número de personas que no están infectadas pero que obtienen resultados positivos, como proporción de todas las personas analizadas que realmente no tienen el virus. Sin embargo, no sabemos cuál es la tasa exacta.
El Dr. Paul Birrell, estadístico de la Unidad de Bioestadística del Consejo de Investigación Médica de la Universidad de Cambridge, afirma: «La tasa de falsos positivos no se conoce bien y podría variar según el lugar y la razón por la que se realice la prueba. A menudo se asume una cifra del 0,5% para la tasa de falsos positivos.»
La aleatoriedad es la clave
Lo más importante que hay que saber sobre el impacto de los falsos positivos es que varía enormemente según quién se someta a la prueba.
Lo que dijo Hartley-Brewer confunde la idea de las pruebas aleatorias con las pruebas comunitarias de Covid. Se trata de dos situaciones diferentes, y los falsos positivos tienen un impacto muy distinto en cada caso.
Si se realizan pruebas aleatorias a 1.000 personas para Covid-19 a principios de septiembre, por ejemplo, los datos del estudio de infección de la Oficina de Estadísticas Nacionales (ONS) sugieren que se debería haber esperado que una de ellas tuviera realmente el virus.
Con una tasa de falsos positivos del 0,8% -una cifra utilizada por la Sra. Hartley-Brewer y dentro del amplio rango de lo que creemos que podría ser la tasa real para las pruebas comunitarias- se obtendrían ocho falsos positivos. Así que en ese contexto, es cierto que aproximadamente el 90% de los positivos serían falsos.
Pero – de manera crucial – las personas que acuden a las pruebas comunitarias para el Covid-19 (en lugares como los centros de auto-atención) no son una muestra aleatoria del público. Se trata de personas que tienen síntomas, que están en residencias o que se encuentran en zonas conflictivas.
Las cifras de finales de septiembre de Public Health England muestran que el 7% de las pruebas comunitarias fueron positivas. Eso significa que de cada 1.000 personas que se sometieron a la prueba, 70 fueron positivas. Incluso con una tasa de falsos positivos del 0,8%, siete de ellos serían falsos positivos, pero 63 serían verdaderos positivos – la gran mayoría.
Así que el recuento diario de casos no está siendo sesgado significativamente por los falsos positivos. También habrá algunos falsos negativos, lo que significa que algunas personas que realmente tienen Covid no se están contando.
Cuando le planteamos a Hartley-Brewer que había interpretado mal las explicaciones sobre el impacto de los falsos positivos, nos señaló otros artículos que también hablaban del impacto en muestras aleatorias de la población, en lugar de en personas que tienen muchas más probabilidades de tener el virus.
Hay otros indicios de resultados positivos reales
La gente no ingresa en el hospital por falsos positivos, por lo que si hay más personas hospitalizadas con Covid, se puede estar bastante seguro de que se debe a casos auténticos. Lo mismo ocurre con el número de muertes.
El Dr. Birrell dice que para estar seguro de que los casos realmente están aumentando, el recuento diario de casos «debe considerarse siempre junto con otras fuentes de información, como las hospitalizaciones o las muertes, o las encuestas comunitarias realizadas por la ONS o REACT».
Corrección 7 de octubre: El artículo fue corregido para mostrar que 63 de cada 1.000 personas analizadas serían verdaderos positivos si hubiera una tasa de positividad del 7% y una tasa de falsos positivos del 0,8%.
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