O QUE É A EPICOVID-19?

A pesquisa de Prevalência de infecção por COVID-19 no Brasil (Epicovid-19) é uma pesquisa coordenada pelo Centro de Pesquisas Epidemiológicas da
Universidade Federal de Pelotas e financiada pelo Ministério da Saúde que tem por objetivo medir a prevalência do coronavírus e avaliar a velocidade de expansão da COVID-19 no país.

PARA QUE SERVE A EPICOVID-19?

A pesquisa irá estimar a proporção de pessoas com anticorpos para a Covid-19 e analisar a evolução de casos na população brasileira, por meio de uma amostragem de participantes em 133 “cidades sentinelas”, que são os maiores municípios das divisões demográficas do país, de acordo com critério do IBGE. O estudo ainda irá determinar o percentual de infecções assintomáticas ou subclínicas; avaliar os sintomas mais comuns; obter cálculos precisos da letalidade da doença; estimar recursos hospitalares necessários para o enfrentamento da pandemia, além de permitir o desenho de estratégias de abrandamento das medidas de distanciamento social com base em evidências científicas.

COMO SERÁ REALIZADA A EPICOVID-19?

A pesquisa incluirá três inquéritos populacionais, realizados a cada duas semanas por meio de visitas domiciliares, conduzidas por equipes do IBOPE, em 133 cidades. Os pesquisadores coletam uma amostra de sangue (uma gota) da ponta do dedo do participante, que será analisada pelo aparelho de teste em aproximadamente 15 minutos. Se o resultado for positivo, os profissionais entregam um informativo com orientações e repassam o contato do participante para acompanhamento e suporte da secretaria de saúde do município. A seleção das residências e pessoas que serão entrevistadas e testadas ocorre por meio de um sorteio aleatório, utilizando os setores censitários do IBGE como base.

QUAIS CIDADES PARTICIPAM DA PESQUISA?

Serão 133 os municípios estudados no país. Em cada município 25 setores censitários serão selecionados com probabilidade proporcional ao tamanho. Dentro dos setores se fará uma seleção aleatória de 10 domicílios, onde um morador será selecionado também de forma aleatória. A equipe responsável pela coleta de dados receberá a listagem com os domicílios que deverão ser visitados no setor, como também aqueles que serão usados para repor a amostra nos casos em que o entrevistado não for localizado ou se recusar a participar da pesquisa. Em cada inquérito, serão realizadas 250 entrevistas em cada município, totalizando 33.250 entrevistas por inquérito e 99.750 entrevistas no total do estudo.

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.

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.

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.

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.

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.

POR QUE TODAS AS CIDADES FAZEM O MESMO NÚMERO DE EXAMES SE TÊM TAMANHOS TÃO DIFERENTES? NÃO TERIA QUE TER MAIS EXAMES NAS CIDADES MAIORES?

Essa é uma pergunta muito comum e a resposta é uma surpresa para a maioria. A questão é que o tamanho da população tem influência muito pequena quando fazemos uma conta para decidir o tamanho de uma amostra. Ainda mais quando estamos falando de população que variam de 50 mil, 100 mil, a milhões de pessoas. A verdade é que o tamanho da amostra necessária para estimar uma quantidade depende muito mais da variabilidade dessa quantidade do que do tamanho da população. 
Vamos pensar na seguinte situação extrema. Eu quero saber qual a proporção de peixes vermelhos em um tanque pequeno, com uma dezena de peixes e em outro tanque grande, com centenas de peixes. Mas nesse viveiro todos os peixes são clonados e tem a mesma cor em cada tanque, ou vermelho, ou branco. Veja que se eu fisgar um peixe vermelho, 100% dos peixes são vermelhos. Isso serve para o tanque pequeno e para o tanque grande, certo? Tanto faz quantos peixes tem no tanque. 
A lógica para outras situações é parecida. Se agora o meu tanque tem metade de peixes vermelhos, e eu calculo que uma amostra de 10 peixes é suficiente para me dar uma ideia da proporção de peixes vermelhos no tanque, de novo, tanto faz se o tanque tem muitos peixes ou poucos peixes. Cada vez que eu tiro um peixe do tanque, a probabilidade é 50%.