En ekspert forklarer: Hvordan lese Covid-19-seroundersøkelser

Seroprevalensstudier, som tester for antistoffer, har en tendens til å kaste opp høyere tall enn PCR-tester, og disse tallene varierer noen ganger i forskjellige runder i samme populasjon. Hva forklarer slike variasjoner? Ut fra de høye tallene fra seroundersøkelser i India så langt, hva kan vi utlede om oppnådde immunitetsnivåer?

Helsearbeidere samler inn blodprøver og tar detaljer under seroundersøkelsen på et apotek i Majnu Ka Tila (ekspressfoto av Abhinav Saha)

Hva er seroprevalensstudier, og hvorfor er disse tallene så mye høyere enn antallet bekreftede tilfeller rapportert nasjonalt?

Seroprevalensstudier (eller seroundersøkelser) estimerer andelen av befolkningen som tester positivt for antistoffer ved bruk av serologiske tester. Tilstedeværelsen av et spesifikt antistoff i en tilstrekkelig høy konsentrasjon vil tyde på at den testede personen tidligere var infisert. Vanligvis tester slike studier individer som er valgt tilfeldig ved bruk av prøvetakingsteknikker som vil tillate å skalere resultatene til den generelle befolkningen. Du trenger ikke å teste alle, eller til og med et flertall av befolkningen — det vi trenger er et tilfeldig trukket sett med individer, forutsatt at de som godtar å delta i testen ikke på en eller annen måte er systematisk forskjellige fra de som nekter.

Noen ganger tror lesere at vi trenger veldig store utvalg for å ha et estimat som ikke er partisk - dette er ikke sant. Vi kan imidlertid trenge store prøver for å oppnå presisjon. Tenk på å kaste dart på et brett; hvis armen min alltid svaier litt til høyre, kan mange flere av pilene mine havne på høyre side av brettet. Dette er skjevhet. Presisjon, derimot, refererer til om jeg kan kaste pilene mine slik at de treffer det samme området konsekvent uten stor spredning. Presisjon er ønskelig fordi det hjelper oss å sjekke om estimatene fra en studie overlapper med funn fra en annen eller ikke. Hvis to studier resulterer i svært upresise estimater, er det vanskelig å skille dem fra hverandre. Med et stort antall observasjoner kan man få mer presisjon, men det utelukker ikke skjevhet.

Forskjellen mellom nasjonalt rapporterte tall og de fra seroundersøkelser kommer, i det minste delvis, fra det faktum at de flesteCovid-19tilfeller i India har vært asymptomatiske. Blant de som har noen symptomer, er det betydelig variasjon i symptomene. Det er også en viss frykt for stigma og trussel om karantene. Som et resultat blir ikke alle med symptomer testet, og antallet tilfeller som er funnet positive fra testing av aktuelle tilfeller med RT-PCR er fortsatt mye mindre enn fra seroprevalensstudier.

Hva kan vi generelt lære av studier i India?

Studier i store bysentre i India, inkludert de som mine medforfattere og jeg gjorde i Mumbai, samt andre studier i Pune, Delhi og Hyderabad, tyder på at store deler av befolkningen i disse byene hadde antistoffer – noe som betyr at de hadde vært smittet. Vår nylige IDFC Foundation-studie i Karnataka, som ble ledet av mine medforfattere Anup Malani (UChicago), Anu Acharya (Mapmygenome) og Kaushik Krishnan (CMIE) og meg, fant at over 44 % av landlige områder også hadde antistoffer. Med en infeksjonssykdom som sprer seg raskt, vil andelen av befolkningen som har antistoffer stige over tid. Dette er forventet. Spredningshastigheten er en funksjon av interaksjon mellom mennesker, nivået på forholdsregler som er tatt, og hvor mange mennesker som er smittet for øyeblikket. Resultater fra delstatsmyndighetene i Karnataka fra noen uker siden viser at nesten 13 % av individene testet med RT-PCR var positive med en pågående infeksjon. Husk at de fleste av disse sannsynligvis er asymptomatiske. Hvis hver enkelt blir smittet med én person til, vil nesten en fjerdedel av befolkningen bli smittet i løpet av bare et par uker, selv om du startet med null tilfeller før de 13 % ble smittet. Express Explained er nå på Telegram

Helsearbeidere samler blodprøver i Majnu Ka Tila i New Delhi (ekspressfoto av Abhinav Saha)

Hvorfor gir de andre rundene med seroundersøkelser noen ganger lavere tall enn den første?

Det kan være flere grunner til at andrerundeundersøkelser i samme populasjon kan vise lavere tall. En forklaring kan være at noen kanskje ikke vil gi blod igjen til en studie etter å ha kjent resultater fra forrige gang, så studien kan ende opp med å ta prøver fra de som ikke ønsket å delta i første runde. I tillegg til bekymringer om ikke-tilfeldig seleksjon, har vi sett rapporter fra flere studier om at antistoffer avtar over tid. Antistoffer er det kroppen produserer når den bekjemper en infeksjon. Når infeksjonen går over, er det ikke nødvendig for kroppen å produsere den kontinuerlig, så en nedgang er normal i denne forstand. Det betyr ikke at det ikke er noen antistoffer i det hele tatt, selv om konsentrasjonen er lavere enn det som anses som positivt på en laboratorietest for antistoffer. Enda viktigere, de avtagende antistoffene betyr ikke at kroppen er mottakelig for en annen infeksjon umiddelbart. Forskere studerer også om det er andre mekanismer i kroppens immunsystem som kan gi langvarig immunitet etter å ha blitt frisk etter enCovidinfeksjon.

Ikke gå glipp av Explained | Modeller kaster lys over arenaer som utløser de fleste COVID-19-infeksjoner

Hvorfor viser forskjellige studier fra samme stat eller by forskjellige tall på prevalens?

Ulike studier bruker ofte ulike prøvetakingsmetoder og ulike testmetoder. For eksempel rapporterte forskere ved Translational Health Science and Technology Institute at serologitesten utviklet av dem var 20 % mer sensitiv (som betyr at testen vil vise et positivt resultat hvis prøven har antistoffer) enn Covid Kavach-testsettet. Slike forskjeller kan skape en kile i funnene med mindre studier er i stand til å justere tilstrekkelig for prøvetakingsmetoder og teste nøyaktighet når de gjør spådommer. Utover dette har studier ofte ulike tidsrammer. Med en epidemi i rask utvikling, kan estimatene variere betydelig i løpet av bare uker. Basert på tall rapportert i Karnataka-regjeringens nylige studie, var 12 % av befolkningen for øyeblikket positive på RT-PCR; derfor forventes seroprevalens å øke med nesten 12 % på litt over en uke for at antistoffer skal kunne påvises.

Det er fortsatt verdi å gjennomføre testing i tilfeldige, befolkningsrepresentative prøver - spesielt i deler av landet der epidemien fortsatt sprer seg raskt (Express-foto av Abhinav Saha)

Hvorfor er det så mye variasjon mellom ulike deler av en by eller stat?

Det er liten grunn til å forvente at estimatene for seroprevalens vil være identiske i ulike deler av en stat eller en by. For eksempel fant tidlige studier i Mumbai at en infeksjonssykdom som sprer seg raskt vil spre seg forskjellig i ulike deler av staten basert på når den ble sådd, nivået av mobilitet og interaksjoner, tettheten i disse områdene og om folk følger maskering. og forholdsregler ved avstand.

Hvis seroprevalens er høyere enn 50-60 %, hva betyr det for flokkimmunitet? Kan vi gå tilbake til det normale livet nå?

Tre ting er klart fra studier så langt. For det første har Covid-19-epidemien allerede infisert en stor del av Indias befolkning, om ikke et flertall. For det andre har epidemien rammet landlige områder i nesten like stor grad. Medvirkende faktorer inkluderer den store migrasjonen fra urbane til landlige områder under nedstengningen, samt nedstengningsbegrensninger som var mindre strenge i forhold til urbane områder. For det tredje, selv om seroprevalens i enkelte deler av landet forventes å være over 50 %, er det for tidlig å konkludere med at de gjenværende individene vil bli beskyttet eller om de som er infisert tidligere vil være immune i lang tid. Faktisk er en bekymring at hvis alle dropper vaktholdet forutsatt at flokkimmunitet er her, er det mange mennesker som sannsynligvis vil bli smittet og muligens syke i løpet av veldig kort tid. India har opplevd en ganske heldig hendelsesvending så langt med at helsevesenet ikke har blitt overveldet av saksmengder fra Covid. Det er derfor viktig å fortsette å praktisere maskering, håndvask og fysisk distansering, selv om de fleste deler av landet begynner å gjenoppta økonomisk aktivitet sakte.

Helseavdelingsteamet i Jawaharpur (ekspressfoto)

Er det noen verdi å gjøre flere tester på dette tidspunktet?

En teststrategi som fokuserer på symptomatiske tilfeller er hensiktsmessig i den kliniske settingen, hvor legen trenger å vite hva pasienten lider av, og informasjon fra testen vil avgjøre behandlingsforløpet. Dette er ikke situasjonen vi befinner oss i. I stedet er utfordringen offentlig politikk, ikke klinisk beslutningstaking. Det er fortsatt verdi å gjennomføre testing i tilfeldige, befolkningsrepresentative prøver - spesielt i deler av landet hvor epidemien fortsatt sprer seg raskt. Fra et politisk perspektiv kan det være svært nyttig for regjeringer å finne ut hvor det er hotspots av infeksjon, slik at de kan handle raskt for å begrense storskala overføring i disse områdene mens andre områder kan fortsette å være økonomisk aktive. Denne typen målrettet undertrykkelse vil også sikre at statens helsesystemer vil ha kapasitet og forberedelse til å håndtere økningen i etterspørselen etter helsetjenester for Covid.

Professor Manoj Mohanan er førsteamanuensis ved Sanford School of Public Policy ved Duke University, og har også sekundære ansettelser i Institutt for økonomi og Global Health Institute. En anvendt mikroøkonom som jobber innen helsepolitikk og global helse, jobber med forskningsprosjekter i India, Kenya og Kina. Han er en av forfatterne av en seroundersøkelse som konkluderte med at 54 % av Karnatakas bybefolkning og 44 % av befolkningen på landsbygda hadde blitt utsatt for det nye koronaviruset innen august.

lyng locklear etnisitet

Del Med Vennene Dine: