Perguntas Frequentes

1. O teste que vocês usaram é bom?

A resposta curta é sim. O teste é bom como atestam várias validações feitas por nós e pelo fabricante (WondFo).

A resposta técnica envolve entender os conceitos de sensibilidade e especificidade. A sensibilidade do teste é a probabilidade de ele dar positivo em uma pessoa doente. Agregando os resultados das validações já realizadas, somando um total de 526 indivíduos doentes, nosso teste apresentou sensibilidade 84,8% e um intervalo de confiança de 95% de 81,4% – 87,8%. Em média, o teste dá positivo em quase 85 de cada 100 doentes.

A especificidade é a probabilidade de o teste dar negativo em uma pessoa não doente. Juntando as validações disponíveis, num total de 518 indivíduos não doentes, a especificidade encontrada foi de 99.0% (IC 95% 97,8 –99,7). Ou seja, o teste dá negativo para 99 em cada 100 pessoas não doentes testadas.

A tabela mostra os resultados individuais e agregados para todas as validações disponíveis atualmente para o teste (Wondfo Biotech Co Ltd, SARS-CoV-2 Antibody Test – Lateral Flow Method).

EstudoNSensibilidade
Porto Alegre8377,1%
INCQS17100,0%
WondFo36186,4%
Witman6581,5%
TOTAL52684,8%
EstudoNEspecificidade
Pelotas10098,0%
INCQS7798,7%
WondFo23599,6%
Witman10699,1%
TOTAL51899,0%

Em resumo, o teste acerta na maioria dos casos. Nenhum teste é perfeito, não existe teste que acerta sempre. Para um teste rápido que pode ser realizado no campo, com resultado em 15 minutos, este teste pode ser considerado muito bom, e em especial, muito útil.

2. Visto que nenhum teste tem especificidade de 100%, não seria esperado ter mais (falsos) positivos no estudo?

A especificidade do teste é muito alta, e com poucos casos positivos na população, os resultados obtidos na primeira rodada do estudo não são tão surpreendentes. Alguns poucos estudos populacionais que foram divulgados também apresentaram prevalência de positivos muito baixa, de menos de 1%. Assim, aliando a baixa prevalência com alta especificidade do teste (muito poucos falso positivos) e a variação aleatória da amostragem, nosso resultado é plausível. Destaque-se que testamos familiares dos positivos na segunda fase e 10/13 também tiveram resultado positivo.

3. A OMS não afirmou que testes rápidos de anticorpos não servem?

Essa declaração se refere ao uso de testes rápidos para determinar se um indivíduo está definitivamente protegido contra o vírus, e que, portanto, pode circular sem risco e voltar ao trabalho. Em nosso estudo, os testes não são utilizados para fornecer um diagnóstico individual, mas para medir a evolução da pandemia ao longo do tempo na população gaúcha. Para este objetivo, o teste é perfeitamente adequado. O tipo de pesquisa que estamos realizando é baseado em um protocolo da própria OMS para estudos populacionais.

4. Por que usar cidades sentinela e não uma amostra do Estado todo?

Quando o IBGE faz grandes pesquisas nacionais, se usa uma amostra “espalhada” de forma a produzir estimativas que sejam representativas para todo um estado, ou uma região metropolitana. Isso envolver entrevistar pessoas espalhadas por cada canto do país, cidades grandes e pequenas, muitas pesquisas incluindo áreas rurais. No nosso caso, temos vários limitantes. O tempo é curto porque queremos acompanhar a evolução da epidemia que muda dia a dia. Por isso, o levantamento de dados tem que ser feito, a cada rodada, em 2-3 dias, no máximo. Isso faz com que seja impossível ter uma amostra muito espalhada. Mas também tem o aspecto prático das decisões de saúde. A epidemia acaba tendo focos com comportamento bem diferente entre as cidades. Porto Alegre parece ter muito mais casos por habitante que as cidades do interior, por exemplo. Assim, além de ser mais rápido de fazer a pesquisa, é mais útil ter um dado para cidades maiores onde a epidemia tende a apresentar mais casos, e onde se concentram os recursos hospitalares necessários para os casos graves.

5. O que dá para concluir do estudo com apenas 2 testes positivos na fase 1 e 6 testes positivos na fase 2?

Em epidemiologia, o número de pessoas estudadas, ou seja, o denominador das estimativas populacionais, é mais importante do que o numerador (no caso, 2 ou 6 positivos). Com 2 pessoas positivas entre cerca de 4.200 estudadas, temos uma prevalência de anticorpos contra o vírus SARS-CoV-2 igual a 0,05%, mas podemos calcular a margem de erro desta estimativa. Em nosso caso, a margem de erro vai de 0,006% a 0,17%. Ou seja, temos convicção de que a frequência é muito baixa nas 9 cidades estudadas. Agora com o resultado da segundada rodada, encontramos 6 positivos em 4500 indivíduos testados. Isso confirma o que já vimos na primeira rodada – a prevalência de pessoas já infectados e com anticorpos é muito baixa. A estimativa da segunda rodada é de 0,13%. Ao mesmo tempo, estamos vendo na estimativa populacional

6. Como é que se corrige o resultado de prevalência de um inquérito se o teste utilizado não é perfeito? Isto é, se a sensibilidade e a especificidade não são 100%?

Essa é uma pergunta muito interessante, e a resposta não é simples. Por exemplo, eu tenho um teste com sensibilidade de 90% e especificidade de 95% e testo 1000 indivíduos. Como é um exemplo, vamos supor que a prevalência na população é conhecida, de 10%. Ou seja, eu tenho 100 doentes e 900 não doentes.

Então, em média, eu espero ter 10 falsos negativos entre os doentes, e 45 falsos positivos entre os sadios. A correção é simples e é dada pela fórmula onde P é a prevalência ajustada, Pa é a prevalência aparente (observada no estudo), se é a sensibilidade e sp é a especificidade. No nosso exemplo, se obtivemos uma prevalência (aparente) de 15% no estudo, a prevalência ajustada será de 11,8%.

Mas o problema não termina aí. Para calcular o intervalo de confiança dessa prevalência, é preciso levar em conta a variabilidade amostral da prevalência e, também, a precisão das medidas de sensibilidade e especificidade. Há várias técnicas para fazer isso. Nós preferimos e estamos usando uma estratégia de bootstrap (reamostragem) paramétrico onde se usa a distribuição binomial para simular um grande número de resultados possíveis estimar o intervalo de confiança de 95%. Mas estamos fazendo simulações com outros métodos também. Os resultados serão apresentados em artigos científicos.

7. O que significa o resultado em termos práticos? Quando vamos sair do isolamento?

O Programa de Pós-Graduação em Epidemiologia da UFPEL, que coordena o estudo de prevalência populacional de anticorpos contra o SARS-CoV-2 (causador da COVID-19) em 9 cidades gaúchas, gostaria de esclarecer sobre a interpretação dos resultados.

(a) O resultado da pesquisa mostra uma fotografia da situação no final de março (fase 1) e meio de abril (fase 2), pois o desenvolvimento de anticorpos detectáveis pelo teste usado leva até duas semanas; o número de casos notificados no estado era muito abaixo da nossa estimativa, em ambas as ocasiões.

(b) O estudo (fase 1) deve ser considerado como uma linha de base para a curva de progressão da epidemia ao longo do tempo, e será repetido a cada 15 dias para descrever tendências futuras. Na fase 2, parece haver uma tendência de aumento, mas ainda não estatisticamente significativa.

(c) Nosso estudo documentou adesão relativamente alta ao distanciamento social implementado no Rio Grande do Sul durante o mês de março, o que provavelmente contribuiu para a baixa prevalência. Houve queda na adesão ao distanciamento social entre as fases 1 e 2.

Portanto, os resultados de nosso estudo são insuficientes para direcionar a tomada de decisões, de qualquer natureza, quanto ao isolamento social. De acordo com a grande maioria das entidades nacionais e internacionais, e com a posição de epidemiologistas de todo o mundo, apoiamos a manutenção do distanciamento social, pelo menos até que novas evidências se tornem disponíveis.

Em breve, a UFPEL ampliará o estudo populacional para 133 cidades sentinela nas outras 26 unidades da federação, com apoio do Ministério da Saúde e do Instituto Serrapilheira. Estas pesquisas, repetidas a cada 15 dias em todo o país, serão essenciais para acompanhar a progressão da pandemia e direcionar políticas públicas. Salientamos também a importância de ampliar a testagem de casos suspeitos e seus contatos, para reduzir a disseminação da epidemia.

8. O que significa ser positivo no teste rápido?

O teste rápido mede a presença de anticorpos totais (IgG e IgM) contra o vírus do Covid-19. Isto inclui tanto anticorpos neutralizantes (aqueles que inativam o vírus diretamente), quanto outros anticorpos que reconhecem, mas não neutralizam o vírus. Não se sabe ainda se a simples presença de anticorpos detectáveis pelo teste rápido é sinal de proteção contra a reinfecção, portanto não se recomenda o uso desse teste para determinar quem é imune ao vírus. Sua utilização, no entanto, para estudos populacionais de prevalência, é adequada.