Muito tem se falado sobre o uso de testes rápidos para COVID19. Mas que testes são esses?

Basicamente são testes semelhantes a testes de gravidez, que tem como objetivo detectar se a pessoa testada possui anticorpos contra o coronavírus SARS-CoV-2. Semelhante a um teste de glicemia em pacientes diabéticos, uma gota de sangue extraída do dedo do paciente é colocada em contato com uma fita reagente que, após alguns minutos, muda de cor indicando a presença ou ausência dos anticorpos testados, como visto na imagem abaixo.

Esses testes estão sendo produzidos por centenas de diferentes empresas nacionais e estrangeiras, muitas delas startups. Mesmo nos EUA, com sua toda poderosa FDA, esses testes foram isentos do requerimento de validação pela agência antes de serem usados na população. No Brasil não é diferente, e já vemos farmácias, clínicas e até mesmo cidades usando esses testes amplamente. [Lista de testes aprovados pela ANVISA]

Toda vez que o Brasil toma a dianteira de uma situação internacional, temos que nos perguntar: estamos sendo pioneiros ou ignorantes? Há uma razão porque outros países não estão fazendo testes rápidos em massa. Alguns exemplos:

O Reino Unido comprou 2 milhões de testes rápidos chineses, ao custo de 20 milhões de dólares e uma enorme operação logística para trazê-los ao país. No entanto, os testes de validação feitos aqui na Universidade de Oxford mostraram que os testes não funcionavam de forma adequada para serem utilizados na pandemia. Esses testes estão agora acumulando pó em algum depósito, e o caso se tornou uma grande vergonha para o governo.

A Espanha comprou 640 mil testes rápidos chineses, que logo mostraram graves falhas: supostamente tinham sensibilidade de apenas 30% em pacientes que eram sabidamente positivos. Rapidamente foram todos retirados de circulação e o governo agora tenta devolver os testes ao fabricante.

Ou seja, se nem governos de países ricos conseguem testes que funcionem, é de suspeitar que sua farmácia do bairro ou sua prefeitura esteja oferecendo testes realmente confiáveis. Portanto é imprescindível que seja realizada validação cuidadosa de todos os testes que são oferecidos a população.

Com este objetivo, um grande grupo de pesquisadores da UCSF acaba de divulgar os resultados (pre-print) de uma comparação entre 10 diferentes “marcas” de teste rápido sorológico para COVID19. Os detalhes da pesquisa podem ser lidos no site do estudo, mas alguns pontos importantes são:

No cenário de maior eficácia do teste (>20 dias decorridos desde o início dos sintomas em pacientes sabidamente COVID19+), a sensibilidade dos testes avaliados (IgM e/ou IgG+) variou de 81.2% a 100%, com média de 89%.

No cenário de maior utilidade clínica possível (primeiros 1-5 dias do inícios dos sintomas em pacientes sabidamente COVID19+), a sensibilidade dos testes avaliados (IgM e/ou IgG+) variou de 18.5% a 44.4%, com média de 32%

Nos cenários onde seu uso seria clinicamente indicado (6-15 dias após início dos sintomas em pacientes sabidamente COVID19+), a sensibilidade dos testes avaliados (IgM e/ou IgG+) variou de: 6-10 dias: 54.29% a 77.8% (Média de 65%) 11-15 dias: 71.4% a 85.7% (Média de 80%)



Usando amostras de sangue coletadas em 2018, muito anteriores a pandemia de COVID19, os pesquisadores puderam avaliar a especificidade desses 10 testes. Ou seja, de todos os pacientes que sabemos nunca terem tido COVID19, a proporção que foi corretamente identificada como teste negativo (ausência tanto de IgM como de IgG na amostra). Nesse estudo, a especificidade dos testes variou de 84.3% a 100%, com média de 94%.

Os pesquisadores também aplicaram os testes em amostras de sangue coletadas após o início da pandemia, mas de pacientes sintomáticos que tiveram teste RT-PCR negativo para COVID19 e/ou que tiveram resultado positivo para outro vírus respiratório. Os testes deram resultado positivo para COVID19 IgM ou IgG entre 0% e 27% das amostras. Esse é um resultado difícil de avaliar, tendo em mente a baixa sensibilidade dos testes RT-PCR e a variável taxa de coinfecção de outros vírus respiratórios e SARS-CoV-2.

Das 10 marcas avaliadas, os dois testes rápidos com maior especificidade, Wondfo (99.1%) e Sure (100%), tinham as seguintes sensibilidades:

Tempo decorrido do início dos sintomas Wondfo (99.1%) Sure (100%) 1-5 dias 40% 18.5% 6-10 dias 66.7% 54.3% 11-15 dias 81.8% 71.4% 16-20 dias 81% 71.4% >20 dias 81.8% 90.9%

E as três marcas com as maiores sensibilidades no momento de maior utilidade clínica (1-5 dias), tinham as seguintes especificidades:

DeepBlue (Sens 44.4%) Bioperfectus (Sens 40.7%) Wondfo (Sens 40%) 84.3% 95.2% 99.1%

Com esses números em mente, temos que entender que o significado do resultado de um teste clínico depende da prevalência da doença na população estudada (probabilidade pré-teste). Diferente de estudos laboratoriais de validação, em que pesquisadores sabem antecipadamente se as amostras eram ou não de pacientes COVID19, no dia-a-dia usaremos os testes em contextos de prevalência de doença bastante diferentes:

Em uma amostra populacional majoritariamente assintomática com intuito de pesquisa e/ou guiar políticas públicas Em trabalhadores assintomáticos, para detectar imunidade ao vírus e permitir retorno seguro precoce ao trabalho Em pacientes ambulatoriais sintomáticos para rapidamente confirmar ou afastar COVID19 Em pacientes hospitalizados para diagnosticar ou afastar COVID19

Vamos analisar cada um desses cenários usando as informações do estudo que revisei. Para efeitos didáticos começarei com estudos populacionais onde temos mais dados até o momento.

Amostra populacional de uma cidade/estado/país

Estudos como esses são muito importantes para sabermos qual proporção da população geral já entrou em contato com o vírus, e assim podemos calcular com mais precisão a taxa de letalidade do vírus e também guiar políticas públicas relativas a medidas de isolamento e distanciamento social. Por exemplo, caso um estudo assim descobrisse que no dia de hoje (26 Abril 2020) em média 70% da população brasileira já desenvolveu anticorpos contra o SARS-CoV-2, isso indicaria tanto que letalidade do vírus é extremamente baixa (~5000 mortes / 140 milhões = 0.0036%) quanto que a transmissão do vírus será muito mais lenta daqui para frente (devido a efeito rebanho). Com dados como esses, gestores provavelmente seriam rápidos em retirar as atuais medidas de isolamento e distanciamento social. Mas um resultado de 1% de soropositividade, ao contrário, nos diria que ainda há muito estrago pela frente, que a mortalidade é em torno de 0.25% e que as medidas de isolamento provavelmente precisam ser intensificadas e mantidas por muito mais tempo.

Imaginemos um cenário hipotético onde todas as 10.000 pessoas de uma cidade são testadas com um teste rápido qualquer. Temos que imaginar que todos os que estão atualmente infectados ou já foram infectados, teremos pessoas assintomáticas que foram infectadas 40 dias atrás, outras sintomáticas que foram infectadas 1 semana atrás e assim por diante. Como vimos anteriormente, a sensibilidade dos testes aumenta com o tempo decorrido desde o início dos sintomas. Mas imaginemos então que nosso teste tenha sensibilidade média de 85% e especificidade de 95%.

Caso fosse possível saber de antes da realização do teste que apenas 1% da população já havia sido infectada pelo vírus, quais seriam os resultados desse teste?



INFECTADOS (100) NUNCA-INFECTADOS (9900) Total (10000) TESTE POSITIVO 85 (85% de 100) 495 (5% de 9900) 580 = 5.8% TESTE NEGATIVO 15 (15% de 100) 9405 (95% de 9900) 9420 = 94.2%

Vemos que em uma população com real 1% de prevalência, o teste daria um resultado 5.8 vezes maior! Além disso, caso o resultado de cada teste fosse anunciado para o indivíduo no momento da realização, teríamos a seguinte situação:

Caso resultado positivo neste teste rápido, a chance deste resultado estar ERRADO é de 85.3% (=85/580)

Caso resultado negativo neste teste rápido, a chance deste resultado estar CORRETO é de 99.8% (=9405/9420)

Logo, precisamos ter muito cuidado ao extrapolarmos dados “crus” como esses para populações inteiras. E ainda mais cuidado para retornarmos os resultados de testes individuais para a população. É fácil perceber que pequenas diferenças na especificidade do teste levam a grandes diferenças no resultado final. No caso acima, cada 1% a mais de especificidade leva a uma redução de 17% na estimativa de prevalência populacional. Esses valores não são constantes, e a acurácia do teste aumenta conforme cresce a real prevalência da doença na população.

Por isso, estudos populacionais bem realizados fazem correções matemáticas usando valores conhecidos de sensibilidade e especificidade do teste utilizado. Mas mesmo esses valores são difíceis de obter, e seus resultados são frequentemente questionados. Por exemplo, no recente (bastante criticado) estudo pre-print de Stanford que testou 3300 pessoas no condado de Santa Clara, 50 pessoas (1.5%) tiveram resultado positivo para IgM ou IgG no teste rápido da marca Premier.

Teste Rápido “Premier” Fabricante Grupo de Stanford Grupo UCSF Sensibilidade 91.8% 67.6% Máx 90.9% (>20 dias) Especificidade 99.% 100% 97.2%

Na tabela acima vemos as características do teste como informadas pelo fabricante e quando analisadas por dois grupos independentes de pesquisa. Os experimentos que geraram esses valores são ligeiramente diferentes. Por exemplo, o grupo de Stanford calculou a sensibilidade usando 37 amostras de pacientes COVID19+ (RT-PCR) que também tinham resultado IgM+ ou IgG+ em um teste laboratorial ELISA desenvolvido por eles. A especificidade foi calculada utilizando 30 amostras anteriores a pandemia de COVID19. O grupo da UCSF utilizou amostras de sangue de 108 pacientes pré-COVID19 para cálculo da especificidade. Já para a sensibilidade, é um pouco mais complexo: 129 amostras de pacientes RT-PCR+ para COVID19 (mas sem saber previamente o resultado de IgM e/ou IgG) foram utilizadas, mas divididas conforme o tempo desde o início dos sintomas. Na faixa de >20 dias, apenas 11 amostras foram testadas (10 positivas), enquanto na faixa de 11-15 dias foram testadas 35 amostras (29 positivas). E para título de comparação, o teste ELISA desenvolvido pela equipe da UCSF identificou como positivas 32/35 [91.4%] das amostras coletadas entre 11-15 dias, mas apenas 9/11 (81.8%) das coletadas >20 dias. Confuso, não? Só com estudos mais robustos, com número muito maior de amostras, teremos maior confiança nos resultados dos testes.

Mas com tantos testes diferentes inundando o mercado, especialmente em países com menor regulação como o Brasil, a chance de resultados errôneos é muito grande.

Trabalhadores assintomáticos para indicar retorno seguro ao trabalho

O uso de testes rápidos em trabalhadores de determinados setores tem sido aventado como uma possibilidade de reabrirmos a economia de forma mais precoce, colocando os já “imunes” para trabalhar, já que teriam risco baixo de adoecerem ou transmitirem COVID19. No entanto, não temos ainda nenhuma comprovação de que o resultado positivo de presença de anticorpos IgM e/ou IgG ofereça real imunidade contra o coronavírus. A OMS alerta que, no momento, essa é uma idéia arriscada, sem comprovação, e que pode aumentar a transmissão do vírus, e recomenda que isso não seja feito. Mas mesmo que os anticorpos detectados oferecessem imunidade suficiente, o teste provavelmente não forneceria resultados corretos.

Podemos imaginar trabalhadores assintomáticos como uma amostra representativa da população geral (exceto se forem trabalhadores da área da saúde, que provavelmente possuem maiores taxas de infecção). Logo se assumirmos uma prevalência de 1% na população geral como expliquei na seção anterior, usando resultados positivos no teste rápido para indicar retorno ao trabalho, 85.3% dos trabalhadores que retornassem não seriam de fato imunes e estariam sendo colocados em risco com base em resultados falso-positivos.

Pacientes ambulatoriais nos primeiros dias de sintomas compatíveis com COVID19

A idéia nesse contexto seria fazer um diagnóstico rápido (em menos de 30 minutos), sem necessidade de sobrecarregar os laboratórios de biologia molecular com testes de RT-PCR. Isso facilitaria o trabalho das autoridade sanitárias em rapidamente isolar e monitorar casos confirmados, e iniciar busca ativa de contatos para fazer o bloqueio das cadeias de transmissão. Pacientes com sintomas respiratórios tem prevalência de infecção por SARS-CoV-2 muito superior a média da população, mas não sabemos qual o número com exatidão. Vamos supor que de todos os pacientes com sintomas respiratórios recentes que cheguem ao consultório de um determinado plano de saúde, 20% estejam de fato apresentando sintomas de COVID19 . Se usássemos o melhor teste rápido para diagnóstico precoce (marca DeepBlue para 1-5 dias do início dos sintomas), teríamos 44% de sensibilidade e 84% de especificidade.



INFECTADO (200) NUNCA-INFECTADO (800) Total (1000) TESTE POSITIVO 88 (44% de 200) 128 (16% de 800) 216 = 21.6% TESTE NEGATIVO 112 (56% de 100) 672 (84% de 800) 784 = 78.4%

Portanto a cada 1000 pacientes testados, teríamos 216 resultados positivos e 784 resultados negativos.

O valor preditivo positivo de tal teste seria de 40% (=88/216), o que indica que de cada 5 pacientes com teste rápido positivo, 3 (60%) seriam falsos positivos. Em nosso país esses pacientes possivelmente receberiam hidroxicloroquina, ivermectina, azitromicina, zinco, vitamina D e quiçá corticóides.

O valor preditivo negativo do teste seria de 85% (=672/784), indicando que de cada 20 pacientes com teste rápido negativo, 3 (15%) seriam falsos negativos. Sem orientação correta, esses pacientes podem ser falsamente induzidos a pensar que podem retornar a atividades sociais normais.

Cidades como Brasília já começaram a aplicar testes rápidos para pacientes sintomáticos. Além disso, muitas farmácias, clínicas e laboratórios brasileiros já estão oferecendo tais exames diretamente a população, sem maiores explicações sobre o que um resultado positivo ou negativo realmente significa.

Pacientes hospitalizados com quadro clínico compatível com COVID19

Este é o cenário ideal para realização do teste, devido a alta prevalência atual da infecção pelo SARS-CoV-2 em pacientes com quadro respiratório grave. Além disso, pacientes COVID19 normalmente internam ao final da primeira semana de sintomas, quando ocorre agravamento do quadro respiratório, aumentando as chances de que existam anticorpos detectáveis. Obviamente, a probabilidade pré-teste dependerá de que fase da epidemia a cidade em questão esteja enfrentando. Mas supondo uma probabilidade pré-teste de apenas 50% em pacientes respiratórios graves com quadro clínico compatível, usando um teste rápido “meia-boca” (75% sensibilidade, 90% especificidade) teríamos as seguintes características:



INFECTADOS (500) NUNCA-INFECTADOS (500) Total (1000) TESTE POSITIVO 375 (75% de 500) 50 (10% de 500) 425 TESTE NEGATIVO 125 (25% de 500) 450 (90% de 500) 575

Com um resultado positivo, em menos de 30 minutos teríamos 88% (=375/425) de confiança que esse é o diagnóstico correto.

Se resultado negativo, teríamos ainda 21% de risco de que seja um falso-negativo, ou seja, não o suficiente para excluir a possibilidade diagnóstica.

A critério de comparação, um estudo chinês mostrou que 40% dos pacientes COVID19 hospitalizados tiveram seu primeiro teste RT-PCR falso-negativo. Considerando a dificuldade técnicas em coleta adequada de swab nasofaríngeo e a demora em obtermos resultados de RT-PCR, mesmo um teste rápido ruim seria de grande utilidade clínica em estabelecer precocemente diagnóstico de COVID19 em pacientes graves. A medida que o número de infecções cresça na comunidade, a probabilidade pré-teste em ambiente hospitalar tende a aumentar, melhorando ainda mais esses valores preditivos. Adicionalmente, testes sorológicos laboratoriais, se bem validados, podem apresentar sensibilidades e especificidades muito maiores que os testes rápidos, embora seus resultados não sejam imediatos.

Portanto, respondendo a pergunta inicial sobre qual o significado do seu resultado no teste rápido para COVID19, a resposta é depende. Sem saber qual o teste utilizado, como foi validado, e qual a prevalência de infecção por SARS-CoV-2 na população estudada, é impossível dizer o que um resultado positivo ou negativo significa. Por isso, gestores, médicos e público geral devem ser cautelosos em adotar precocemente os testes rápidos. Não só dinheiro pode estar jogando fora, mas inteiras políticas públicas podem ser construídas em resultados completamente errados. A ciência pede cautela.





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