Рубрика: Медицина
Колку се точни PCR тестовите за SARS-CoV-2?
Автор: Марјан Божиновски
Објавено на 05.07.2020 - 23:45

Се тестирате за SARS-CoV-2 и добивате негативен резултат. Се прашувате дали и колку можам да му верувам на резултатот? Ако навистина го немам вирусот, супер, но што ако е лажно негативен? Слична дилема имаат и оние што добиваат позитивен резултат, што ако се лажно позитивни?

Овие прашања се детално обработени и одговорени во статијата објавена во мај, во неделното списание за медицина BMJ. Детално е објаснето како да се толкува резултатот од тест за коронавирусот.

Од самиот почеток на пандемијата, СЗО апелираше на колку што е можно помасовно тестирање заради откривање, изолирање и следење на случаите. Секвенцирањето на целосниот геном на SARS-CoV-2 уште во јануари овозможи брз развој на тестови за детекција на РНК на вирусот. Користејќи реагенси (примери и проби) специфични на фрагменти од РНК на вирусот според познатиот метод со реверзна транскрипција – полимераза верижна реакција (RT-PCR), може да се детектира присуство на вирусната РНК во брисеви земени од респираторниот тракт.

 

Сензитивност и специфичност

Сензитивноста и специфичноста на даден тест се основните параметри кои треба да се знаат за даден тест-кит. Сензитивност е процентот на пациенти што ја имаат болеста и добиваат позитивен тест. На пример, 80% сензитивност значи дека од 100 лица што ја имаат болеста, 80 ќе добијат позитивен резултат на тестирањето, а 20 ќе добијат лажно негативен резултат. Со други зборови, сензитивноста е точноста на тестот за позитивни примероци. Специфичност е процентот на пациенти што ја немаат болеста и добиваат негативен резултат. На пример, 90% специфичност значи дека од 100 лица кои се здрави (ја немаат болеста), 90 ќе добијат негативен резултат на тестирањето, а 10 ќе добијат лажно позитивен резултат. Со други зборови, специфичноста е точноста на тестот за негативни примероци. 

RT-PCR методот се смета за златен стандард за детектирање на многу вируси. Итноста од тестирање наметната од ненадејната и брзорастечка глобална пандемија ги принуди глобалните регулаторни агенции да ги релаксираат критериумите за валидација на комерцијалните тестови. Но, како воопшто се тестираат тестовите?

Засега постои една организација со назив Foundation for Innovative New Diagnostics (FIND) со седиште во Женева, Швајцарија, којашто евалуира тестови за SARS-CoV-2. За да ги проценат перформансите, истражувачите на FIND прво вршат проверка на декларациите на производителите за чувствителноста индиректно прецизирана преку параметарот граница на детекција (Limit of Detection, LoD). LoD e најмалата количина на целниот вирус којашто може да се детектира со тестот во 95% од случаите. Колку е помал LoD, толку е поголема сензитивноста на тестот. Потоа низ секој молекуларен тест се тестираат 50 позитивни и 100 негативни примероци. Последователно, ги споредуваат резултатите со оние на референтен тест, или т.н. златен стандард, којшто исто така е тест заснован на RT-PCR.

Истражувачите во FIND првично тестирале пет RT-PCR тестови за SARS-CoV-2 и утврдиле дека сите пет имаат 100% сензитивност (100% од позитивните примероци ги детектирале како позитивни, односно имало 0% лажно негативни) и 96% специфичност (96% од негативните примероци биле детектирани како негативни, а 4% лажно позитивни). На веб сајтот на FIND има табела со резултати од сите тестови од различни производители кои досега биле валидирани. Во табелата, меѓу другите податоци се дадени и LoD (за различни производители се движи од 1 до 100 копии по реакција), измерената сензитивност и измерената специфичност. Измерените вредности на сензитивноста и специфичноста се движат од 90% до 100%, при што многу од тестовите имаат 100% за двата параметра.

Во реалноста, условите за тестирање и процесот се несовршени, а точноста е намалена. При систематска рецензија на точноста на различни тестови, утврдено е дека стапките на лажни негативни резултати се движат од 2% до 29%, што одговара на сензитивност од 71% до 98%.

 

Фактори што влијаат на точноста

Точноста на детекцијата зависи од местото од каде што се зема брисот и од квалитетот на земениот примерок. Експертите сметаат дека проблемите при земањето примероци се главните причини за неточното тестирање. Најверојатно, лажно негативните резултати се поради тоа што здравствените работници земаат брисеви со недоволни количини на вирус. Можно е стапчето за земање на брисот да не влегува доволно длабоко во носот или да не собере доволна количина примерок. Лажно негативни резултати може да се случат и ако лицето се тестира прерано или предоцна за време на инфекцијата и поради тоа нема доволно вирус во брисот. Утврдено е дека веројатноста да се добие лажно негативен тест е најмала (20%)  ако примерокот се зема осмиот ден од инфекцијата, односно третиот ден од првите симптоми на болеста. Грешки се случуваат и ако примерокот седи предолго пред да се тестира, што придонесува за распаѓање на вирусната РНК.

Постоењето на висок процент лажно негативни резултати ги принудуваат лекарите да не се потпираат само на PCR тестот при дијагностицирањето. Ако лицето покажува класични симптоми на COVID-19 и се наоѓа во област во висока преваленција на вирусот, лекарите може да констатираат позитивна дијагноза иако тестот е негативен.

 

Пред-тест и пост-тест веројатноста за инфицираност

Сензитивноста и специфичноста кажуваат колкави се шансите да имате позитивен или негативен резултат, но ако однапред се знае дали сте позитивни или негативни. Во практиката е обратно. Се тестирате, добивате резултат и сакате да знаете дали навистина сте позитивни ако тестот е позитивен или сте навистина негативни ако тестот е негативен. За да се одговори на ова прашање, нужно е во пресметките да се вметне уште еден параметар – пред-тест веројатноста да сте позитивни (Ppre). Проценката на оваа веројатност е дополнителен проблем за лекарот бидејќи од нејзината вредност ќе зависи и толкувањето на резултатот од тестот. Еден начин да се одреди оваа веројатност е да се искористат податоци за локалната стапка на инфицирани од SARS-CoV-2, да се земат предвид симптомите на пациентот, веројатноста за алтернативни дијагнози и историјата на изложеност на вирусот.

Откако ќе се процени веројатноста Ppre, останува да се види резултатот од тестот и да се пресмета пост-тест веројатноста дека пациентот е позитивен, Ppos/pos при позитивен тест и Ppos/neg при негативен тест. Деталното изведување на формулите е дадено најдолу, во прилогот. Може да се изведат неколку генерални заклучоци:

 

  • Кога тестот е позитивен, процентот на лажно позитивни случаи (кој зависи од специфичноста) има најголемо влијание врз пост-тест веројатноста.
  • Кога тестот е негативен, процентот на лажно негативни случаи (кој зависи од сензитивноста) има најголемо влијание врз пост-тест веројатноста.
  • Пост-тест веројатноста многу зависи од пред-тест веројатноста дека пациентот е позитивен, која зависи од локалната стапка на инфицирани, симптомите на пациентот, веројатноста за алтернативни дијагнози и историјата на изложеност на вирусот.

На слика 1 се прикажани кривата на Ppos/pos (горната крива) и кривата на Ppos/neg (долната крива) во функција од пред-тест веројатноста (x-оската).

Откако е проценета пред-тест веројатноста за позитивност, Ppre, имајќи ги овие графикони, лесно може да се одреди вредноста на двете пост-тест веројатности. На сликата се дадени два случаја: Ppre=50% и Ppre=90%. Ако некој лекар има одбивност да работи со графикони, има и поедноставен начин да се пресметаат вредностите на веројатностите користејќи онлајн-калкулатор овде или овде.

Сензитивноста на тестовите во клиничката практика се движи во опсегот 71-98%. Во оваа анализа е земено дека сензитивноста е 70% (долниот праг), а специфичноста е 95%. На слика 2 е илустриран интересен пример во кој 100 луѓе се тестираат, при што пред-тест веројатноста е 80% (стапката на инфекција). Како што се гледа од примерот, лажно негативните резултати поради недоволно високата сензитивност даваат лажна сигурност за не толку мал број луѓе и ги зголемуваат шансите за ширење на заразата.

За полесно разбирање на проблемот со толкување на резултатите на индивидуални случаи при носење одлука за нивен понатамошен третман, во статијата се дадени два интересни хипотетитички примера.

 

Пример 1: 52-годишен општ лекар со негативен тест

Единечниот негативен тест не е доволно информативен ако пред-тест веројатноста за позитивност е висока. Општ лекар на возраст од 52 години развива кашлица, треска и малаксаност. На вториот ден од неговата болест тој прави PCR тест за SARS-CoV-2 и тестот се покажува негативен. Продолжува неговата кашлица и слаба треска, но се чувствува доволно добро за да се врати на работа. Што треба да направи?

Пред-тест веројатноста е висока кај оние што имаат типични симптоми на COVID-19, висок професионален ризик на изложеност и кои работат во региони со висока преваленца на заразата. Ако пред-тест веројатноста се процени на 90%, некој со негативен тест би имал 74% шанси да биде лажно негативен. По два негативни теста, оваа веројатност е 47%, сè уште мошне висока. Ако докторот се врати на работа и ако подоцна се покаже дека првите тестови биле лажно негативни, тогаш одлуката да се врати на работа би имала потенцијални значителни последици по неговите пациенти, колеги и сите оние со кои докторот имал контакт. Затоа, имајќи ја предвид високата пост-тест веројатност за позитивност и после два негативни теста, најбезбедно е лекарот со силно сугестивни симптоми да се самоизолира согласно упатствата за COVID-19.

 

Пример 2: 73-годишна жена со тешка опструктивна пулмонална болест

73-годишна жена со тешка опструктивна пулмонална болест и хронична кашлица развива акутен краток здив и мало влошување на нејзината непродуктивна кашлица. Нема треска, нема историја на изложеност на SARS-CoV-2 и не патувала неодамна. Радиограф на градите покажува можни инфилтрати во некои делови од белите дробови. Примена е во болница и ставена во изолација. Потребна ѝ е интубација поради влошување на респираторниот дистрес. Тестот за SARS-CoV-2 е негативен. Дали таа треба да остане во изолација?

Пациентката има можна алтернативна дијагноза: пневмонија од друг причинител. Нема други ризик фактори и имајќи ги предвид радиографските наоди, нејзината пред-тест веројатност е проценета на 50%. Бидејќи тестот е негативен, пост-тест веројатноста за позитивност е околу 24%. По уште еден тест кој е исто така негативен, пост-тест веројатноста паѓа на 10%. Таа е третирана со антибиотици и заздравува постепено.

 

Заклучок

Од анализата во статијата се заклучува дека позитивните тестови се клинички корисни, но негативните тестови мора да се анализираат внимателно, земајќи ја предвид пред-тест веројатноста. Лажно негативните резултати носат значителни ризици. Мислејќи дека го немаат вирусот, луѓето со лажно негативни тестови може слободно да се движат и да го шират вирусот. Пациенти со еден негативен тест, а силно сугестивни симптоми на COVID-19 треба да се самоизолираат согласно упатствата за сомнителни носители на вирусот.

 


Прилог: Изведување на формулите за пост-тест веројатностите за позитивност

За изведување на формулите за пресметување на пост-тест веројатноста дека пациентот е позитивен, Ppos/pos при позитивен тест и Ppos/neg при негативен тест, потребни се следните параметри:

N – број на луѓе што се тестираат

Ppre – пред-тест веројатност за позитивност

Pse – сензитивност на тестот

Psp – специфичност на тестот

 

По дефиниција, пост-тест веројатноста дека пациентот е позитивен, Ppos/pos при позитивен тест е еднаква на количникот од бројот на вистински позитивни тестови и вкупниот број на позитивни тестови. Вкупниот број на позитивни тестови е еднаков на збирот од бројот на вистински позитивни тестови и бројот на лажно позитивни тестови.

Слично, пост-тест веројатноста дека пациентот е позитивен, Ppos/neg при негативен тест е еднаква на количникот од бројот на лажно негативни тестови и вкупниот број на негативни тестови. Вкупниот број на негативни тестови е еднаков на збирот од бројот на лажно негативни тестови и бројот на вистински негативни тестови.


 

Референци:

1.Watson J, Whiting PF, Brush JE,“Interpreting a covid-19 test result”, BMJ 2020;369:m1808-m1808 (https://www.bmj.com/content/369/bmj.m1808)

2. Stephen Harris,“Coronavirus tests are pretty accurate, but far from perfect”,May 2020. (https://theconversation.com/coronavirus-tests-are-pretty-accurate-but-far-from-perfect-136671)

3.Emily Waltz,“Testing the Tests: Which COVID-19 Tests Are Most Accurate?”, April 2020. (https://spectrum.ieee.org/the-human-os/biomedical/diagnostics/testing-tests-which-covid19-tests-are-most-accurate)

4. Jenny Straiton, “False negatives: how accurate are PCR tests for COVID-19?”, May 2020. (https://www.biotechniques.com/coronavirus-news/false-negatives-how-accurate-are-pcr-tests-for-covid-19/)

5. Eleanor Bird, “Tests may miss more than 1 in 5 COVID-19 cases”, June 2020. (https://www.medicalnewstoday.com/articles/tests-may-miss-more-than-1-in-5-covid-19-cases#Exercise-caution)

6. Nicoletta Lanese, Even if you test negative for COVID-19, assume you have it, experts say”, April 2020. (https://www.livescience.com/covid19-coronavirus-tests-false-negatives.html)

7. Arevalo-Rodriguez I, Buitrago-Garcia D, Simancas-Racines D, et al., “False-negative results of initial RT-PCR assays for covid-19: a systematic review”, medRxiv 20066787. 2020 (https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.04.16.20066787v1)

8. SARS-COV-2 MOLECULAR ASSAY EVALUATION: RESULTS (https://www.finddx.org/covid-19/sarscov2-eval-molecular/molecular-eval-results/)

Кривата на Ppos/pos (горната крива) и кривата на Ppos/neg (долната крива) во функција од пред-тест веројатноста (x-оската).

Кривата на Ppos/pos (горната крива) и кривата на Ppos/neg (долната крива) во функција од пред-тест веројатноста (x-оската).

Интересен пример во кој 100 луѓе се тестираат при што пред-тест веројатноста е 80 проценти

Интересен пример во кој 100 луѓе се тестираат, при што пред-тест веројатноста е 80% (стапката на инфекција)