Métodos diagnósticos para la infección por SARS-CoV-2 / Diagnostic methods for SARS-CoV-2 infection

En diciembre de 2019 se identificó el virus SARS-CoV-2, cuya rápida propagación global puso en estado de emergencia al mundo entero, llevando al ser humano a una situación sin antecedente cercano. El objetivo de esta revisión es describir los métodos diagnósticos utilizados actualmente para identificar la infección por SARS-CoV-2. Las manifestaciones clínicas y el espectro imagenológico de la enfermedad son muy inespecíficos y no permiten realizar un diagnóstico certero. Por esta razón, es esencial una apropiada toma de muestra respiratoria en el momento y sitio anatómico adecuado para un diagnóstico preciso de COVID-19. La técnica de muestreo más utilizada es el hisopado nasofaríngeo y la prueba diagnóstica más fiable se basa en la retrotranscripción seguida por reacción en cadena de la polimerasa en tiempo real (RT-PCR). No obstante, existen otras técnicas moleculares, como también tests serológicos para detectar anticuerpos o fragmentos antigénicos del SARS-CoV-2. Más allá de la precisión diagnóstica, es importante tener en cuenta la probabilidad basal (pretest) para interpretar correctamente el resultado obtenido y aislar aquellos posibles falsos negativos. Con el objetivo de evitar la saturación del sistema de salud es imprescindible contar con información y métodos diagnósticos precisos para detectar tempranamente los focos de infección y reducir la transmisión comunitaria, utilizando eficazmente los diferentes recursos diagnósticos. (AU)

In December 2019, the SARS-CoV-2 virus was identified for the first time, whose rapid global spread put the entire world in a state of emergency, leading humans to an unprecedented situation with no immediate history. The main purpose of this review is to describe the diagnostic methods currently used to identify SARS-CoV-2 infection. The clinical manifestations and the imaging spectrum of the disease are nonspecific and do not allow an accurate diagnosis to be made. For this reason, an appropriate respiratory sampling at the right time and anatomical site is essential for an accurate diagnosis of COVID-19. The most widely used sampling technique is nasopharyngeal swab, and the most reliable diagnostic test is by reverse transcription followed by real-time polymerase chain reaction (RT-PCR). However, there are other molecular techniques, as well as serological tests to detect antibodies or antigenic fragments of SARS-CoV-2. Beyond the diagnostic precision, it is important to take into account the baseline probability (pre-test) to correctly interpret the result obtained and isolate those possible false negatives. In order to avoid saturation of the health system, it is essential to have accurate information and diagnostic methods to detect outbreaks of infection in early stages and to reduce communitary transmission, making effective use of the various diagnostic resources. Coronavirus infections/diagnosis, viral/diagnosis, pandemics, clinical laboratory techniques, real-time polymerase chain reaction, antigens, viral/analysis. (AU)

Propuesta metodológica para la contextualización del análisis estadístico implicativo en las investigaciones médicas de causalidad / Methodological Proposal for the Contextualization of the Implicative Statistical Analysis in Medical Causality Research

Las investigaciones sobre factores de riesgo, iniciadas a mediados del siglo pasado, sentaron las bases del modelo multicausal y se enmarcan en el enfoque lineal que ha predominado en las ciencias naturales. Sin embargo, el proceso salud-enfermedad es complejo lo que conlleva a la necesidad de aplicar técnicas estadísticas renovadoras, este es el caso del análisis estadístico implicativo creado para solucionar problemas didácticos de las matemáticas. En esta dirección se enmarca la presente investigación, cuyo objetivo fue crear una metodología de contextualización de este análisis a las investigaciones médicas de causalidad. El diseño de la metodología tuvo en cuenta la literatura, el criterio de expertos y las regularidades y contradicciones demostradas en los estudios de casos y controles realizados previamente con la aplicación de la metodología propuesta. La metodología quedó constituida por ocho etapas: análisis exploratorio, transformación de los datos, análisis principal, presentación de los resultados, interpretación de los resultados, análisis a posteriori, selección de las variables a incluir en el modelo de regresión logística binaria y discusión de los resultados. Esta es una propuesta en evolución que debe irse adaptando a solicitud de los investigadores clínicos y bioestadísticos, sus principales usuarios y debe constituir un pilar importante que complemente las técnicas multivariadas empleadas habitualmente en los estudios clínico-epidemiológicos para la identificación de factores pronósticos y de riesgo(AU)

Research on risk factors, started in the middle of the last century, laid the foundations of the multicausal model framed in the linear approach that has predominated in the natural sciences. However, the health-disease process is complex, which leads to the need to apply renovating statistical techniques, as is the case of the implicative statistical analysis created to solve didactic problems in mathematics. Framed in this direction, the present research aims to create a methodology for contextualizing this analysis to causal medical research. To design the methodology we took into account the literature, the expert judgment and the regularities and contradictions demonstrated in the case-control studies previously carried out with the application of the proposed methodology. The methodology consisted of eight stages: exploratory analysis, data transformation, main analysis, presentation of results, interpretation of results, ex-post analysis, selection of variables to include in the binary logistic regression model, and discussion of the results. This is an evolving proposal that must be adapted at the request of clinical and biostatistician researchers, its main users, and must constitute an important pillar that complements the multivariate techniques commonly used in clinical-epidemiological studies for the identification of prognostic and risk factors(AU)