Alarma sospecha de COVID-19

Portada » Lecturas » Alarma sospecha de COVID-19

Un interesante estudio, publicado como carta al editor en vol 59, n°2, 2021, de la revista Clinical Chemistry and Laboratory Medicine, trata sobre los parámetros del hemograma y en especial los llamados parámetros poblacionales de leucocitos, encontrados en pacientes con COVID-19.

Lo relevante, es la propuesta de una alarma de sospecha COVID-19, que podría emitir el autoanalizador hematológico Sysmex XN, que aunque muy preliminar y cruda (como ellos mismos lo indican) me llena de alegría, ya que puede optimizar el uso de los recursos para el diagnóstico del SARS-Cov2, es decir las limitadas y costosas rtPCR, sobre todo en los países de la región

Urrechaga, Eloísa, Aguirre, Urko, España, Pablo Pedro and García de Guadiana, Luis. “Complete blood counts and cell population data from Sysmex XN analyser in the detection of SARS-CoV-2 infection” Clinical Chemistry and Laboratory Medicine (CCLM), vol. 59, no. 2, 2021, pp. e57-e60. https://doi.org/10.1515/cclm-2020-1416

El estudio toma una serie de pacientes que asisten de manera consecutiva a la emergencia de un centro de salud con fiebre, a quienes de rutina, se les realiza el hemograma y obtienen además los parámetros poblacionales (complejidad citoplasmática, nuclear y volúmenes de cada subpoblación de leucocito), así como otros análisis que permiten obtener el diagnóstico en básicamente tres grupos:

  • COVID-19,
  • Infección bacteriana, e
  • Infección viral no COVID-19.

Una serie de análisis estadísticos son empleados para: separar los datos, crear grupos, clasificarlos y compararlos entre si. La caracterización del recuento de leucocitos, neutrófilos, linfocitos, indice neutrófilos/linfocito, así como los parámetros poblacionales de los neutrófilos, linfocitos y monocitos, se muestran para los tres grupos, llamado study grup, en la tabla 1. Con esto simplemente se obtienen los datos característicos de cada grupo.

Table 1: Median and 25–75 percentile range (P25, P75) data for leucocytes (absolute counts, 109/L) and cell population data (arbitrary optical units) in the study and validation groups.

Para conocer si se puede llevar a cabo la clasificación en COVID-19 y no COVID-19 (infecciones bacterianas y virales no COVID-19), se toma una nueva muestra de pacientes, a las que se les aplica el modelo estadístico y se logra la calificación buscada. Ver validation gruop en la tabla 1.

Los resultados son fantásticos, y se muestran en la llamada tabla de la verdad.

Aunque es conocido que el índice neutrófilos/linfocitos es un buen marcador de mal pronóstico de COVID-19, la combinación de este con los parámetros del hemograma y poblacionales de leucocitos brindan un modelo que logra distinguir con un 97,7% de certeza los pacientes COVID-19 y con 69,4% los no COVID-19, que permitirían generar una alarma de sospecha de COVID-19.

Aunque el estudio es limitado, en cantidad de muestras, realizado en un solo centro de salud, en un corto periodo de tiempo, las hipótesis son alentadoras a que en un futuro no muy lejano podamos disponer de una alarma COVID-19.

Limitaciones
La cantidad de muestras es relativamente baja y el periodo de recolección corto, en un solo centro de salud, por lo que necesita múltiples validaciones en diferentes centros y muestras.

Este trabajo me encanta, ya que es basado en el hemograma, una prueba de rutina, básica, pero de alto valor, y que demuestra que hoy en día podemos explotar a los instrumentos para obtener nuevos parámetros y alarmas, además que la investigación en el laboratorio de rutina es totalmente posible, solo es cuestión de ponerse.

Todas las casas comerciales, seguramente los apoyarán, brindándoles accesos a esos datos experimentales, que requieren en muchos casos un software especial para su obtención.

Ojalá y alguno se anime y lo haga. Así se tienen más datos que llevarían a la rutina esta alarma de sospecha. Yo con gusto le puedo echar una mano.

Saludos
Alfredo Gallardo Acevedo
16 de junio de 2021

¿Quieres mejorar tu proceso de validación?

Te enseño a hacerlo de la manera correcta >>>

Deja una respuesta

Tu dirección de correo electrónico no será publicada.