Las pruebas masivas para Covid 19 reducen las internaciones

El primer piloto de "pruebas masivas" voluntarias para personas sin síntomas de Covid se asoció con una reducción general del 25 % en las admisiones hospitalarias relacionadas con Covid-19, incluida una reducción inicial del 43 % con asistencia, según un estudio publicado por The BMJ.

Suponiendo que este efecto fuera causal, los investigadores dicen que el piloto evitó 6.829 infecciones y provocó 239 admisiones hospitalarias menos en la ciudad de Liverpool, antes de implementarse en el resto del Reino Unido.

Si es causal, esto equivale a más de 200 ingresos hospitalarios menos de lo esperado sin esta intervención, dicen los investigadores

La transmisión del virus Covid-19 por personas asintomáticas ha sido un gran desafío para el control de la pandemia. Estos últimos hallazgos muestran que las pruebas comunitarias voluntarias a gran escala para Covid-19 pueden reducir potencialmente la transmisión del virus y prevenir las hospitalizaciones.

El piloto, conocido como Covid-SMART, ofreció pruebas de flujo lateral voluntarias supervisadas a todas las personas mayores de 5 años sin síntomas que vivían o trabajaban en Liverpool desde el 6 de noviembre de 2020 hasta el 2 de enero de 2021. El objetivo era identificar antes a las personas infecciosas e interrumpir la transmisión.

Covid-SMART coincidió con el inicio del segundo cierre nacional del Reino Unido (del 5 de noviembre al 2 de diciembre de 2020). En ese momento, la población no vacunada de Liverpool tenía la tasa de casos de covid-19 más alta del país.

Los investigadores querían saber si estas pruebas a gran escala eran efectivas para reducir las admisiones hospitalarias relacionadas con Covid-19.

Para hacer esto, compararon las admisiones hospitalarias semanales relacionadas con Covid-19 entre la población piloto (intervención) con una población de control seleccionada del resto de Inglaterra con admisiones hospitalarias previas de Covid-19 y factores sociodemográficos similares a la población de intervención.

Cuando el análisis se restringió al primer mes del programa piloto (del 6 de noviembre al 3 de diciembre de 2020), los resultados muestran que se asoció con una reducción del 43 % en los ingresos hospitalarios relacionados con covid-19 en Liverpool en comparación con la población de control. En números absolutos esto equivale a 146 admisiones menos en el período hasta el 3 de diciembre de 2020.

Sin embargo, los investigadores enfatizan que este fue un momento de pruebas intensivas con asistencia militar cuando Liverpool estaba bajo restricciones de bloqueo más altas (nivel 3) que muchas otras áreas del país.

Cuando se amplió el análisis durante todo el período de intervención (del 6 de noviembre de 2020 al 2 de enero de 2021) y se tuvieron en cuenta las diferencias regionales en las restricciones de confinamiento, se observó una reducción del 25 % en los ingresos hospitalarios relacionados con la covid-19 (equivalente a 239 ingresos menos) en comparación con la población control.

Este es un estudio observacional y los investigadores enfatizan que se debe tener cuidado al interpretar los hallazgos en el contexto de diferentes variantes, niveles de inmunidad y políticas de prueba. Además, no pueden descartar la posibilidad de que otros factores no medidos (de confusión) hayan influido en sus resultados.

Sin embargo, su enfoque aseguró que las áreas de control probablemente se hayan visto afectadas por patrones de transmisión de coronavirus similares antes de la introducción de CovidSMART en Liverpool, y los resultados fueron similares después de análisis adicionales, lo que sugiere que son sólidos.

Como tal, dicen: "Es plausible que el efecto principal en nuestro análisis esté causalmente relacionado con la intervención Covid-SMART, especialmente porque el período de estudio es anterior al lanzamiento principal de la vacunación Covid-19".

Señalan que las pruebas comunitarias a gran escala son una intervención compleja, donde las pruebas de una persona pueden afectar el comportamiento de riesgo de Covid de otra (por ejemplo, un miembro de la familia) y, por lo tanto, el efecto de la prueba no es una relación simple entre una prueba y una cadena de transmisión del virus. También enfatizan que el éxito depende de altos niveles de aceptación y apoyo efectivo para permitir el aislamiento de personas infecciosas y sus contactos cercanos.

Pero dicen que sus hallazgos sugieren que incluso cuando la aceptación es desigual y existen barreras para un aislamiento efectivo, "las pruebas comunitarias generalizadas pueden reducir potencialmente la transmisión y las admisiones hospitalarias posteriores, al menos a corto plazo".