Лайфхак для парней: как добавить 💰 своей девушке? Тестирование на антитела к КОВИД-19 не обязательно должно быть идеальным для принятия решений в области общественного здравоохранения и политики
По словам международной группы экспертов в области инфекционных заболеваний и общественного здравоохранения, международная группа экспертов по инфекционным болезням и общественному здравоохранению считает, что пока слишком рано использовать тестирование на антитела к COVID-19 для выдачи «паспортов иммунитета», но доступные сегодня тесты на антитела достаточно хороши для принятия решений об общественном здравоохранении и смягчении социальных дистанцирующих вмешательств в науке иммунологии сегодня.
«Нам не нужно ждать идеального теста для мониторинга населения. Мы можем использовать то, что у нас есть, если мы пойдем с открытыми глазами», – говорит врач-исследователь по инфекционным болезням из Университета штата Юта Даниэль Леунг, доктор медицинских наук. Он является соответствующим автором. в редакционной статье вместе со специалистами из семи разных стран и ведущих учреждений общественного здравоохранения США, включая Школу общественного здравоохранения имени Джона Хопкинса и Блумберга, Школу общественного здравоохранения Гарварда, Университет Калифорнии, Сан-Франциско и Университет штата Пенсильвания.
Сегодняшние тесты готовы для населения, а не для людей
Некоторые полагают, что обнаружение антител к SARS-CoV-2 – коронавирусу, который вызывает COVID-19 – становится основой “паспортов иммунитета”, которые позволяют людям возвращаться на работу или в школу, или путешествовать. Тем не менее, факты указывают на то, что делать этот шаг преждевременно. Во-первых, ученым еще предстоит определить, защищают ли антитела, или, возможно, пороговый уровень антител, человека от повторного заражения. С другой стороны, существует множество тестов на антитела, причем ни один из них не обладает уровнями специфичности, необходимыми для объявления кого-либо иммунным.
Короче говоря, мы далеки от того, чтобы быть в месте, где положительный тест на антитела гарантирует, что человек не может получить COVID-19 или передать его кому-то еще, говорят авторы. А ставки слишком высоки, чтобы рисковать.
Несмотря на это, эти же тесты достаточно хороши для мониторинга распространения COVID-19 среди населения. «Нет необходимости выбрасывать ребенка с водой», – говорит Люн. «Мы можем использовать серологическое тестирование на уровне населения, чтобы получить ценную информацию о передаче и влиянии вмешательств, и нам не нужен идеальный серологический тест для этого».
Понимание тенденций, таких как, где происходят вспышки и какие районы тихие, а также характеристики того, кто заболевает и кто защищен, может предоставить информацию для руководства политикой. Готов ли конкретный округ ослабить ограничения? Безопасно ли возвращаться в школу? Нуждаются ли определенные группы населения в дополнительной защите?
Тонкая настройка существующих тестов для удовлетворения различных потребностей
Одна из причин, по которой многие сегодняшние тесты могут работать для принятия решений на общедоступном уровне, заключается в том, что они не просто дают черно-белые ответы. Вместо этого их параметры могут быть скорректированы в соответствии с различными потребностями. Одной из этих характеристик является специфичность – насколько хорошо тест выявляет антитела к SARS-CoV-2, а не к антителам против других коронавирусов. Другой – чувствительность – минимальный уровень антител, которые кто-то должен иметь в своей крови, чтобы получить положительный результат.
В общем, между ними есть компромисс. Корректировка теста для определения приоритетности чувствительности делает его не таким специфичным, а тестирование более конкретным делает его менее чувствительным. Но это нормально, пожертвовать одним ради другого, чтобы ответить на определенные вопросы, пишет редакция.
Возьмем ситуацию в сельской местности, где относительно немного людей имели COVID-19 на душу населения. В этом случае тест с высокой чувствительностью и низкой специфичностью не будет оптимальным. Эти характеристики могут легко привести к тому же количеству людей с положительным тестом, у которых никогда не было COVID-19, к числу людей, которые действительно положительны. В этой ситуации результаты были бы практически бессмысленными.
