Introducción:

Los primeros laboratorios de referencia en donde se implementó la reacción en cadena de polimerasa (PCR) para SARS-CoV-2 se vieron rápidamente superados por la creciente demanda de los centros de salud, mientras el debate ético sobre la gestión de recursos se concentraba en el dilema de “la última cama”.

Objetivos:

Desarrollar una herramienta simple que le permita al laboratorio priorizar muestras con mayor probabilidad de ser positivas cuando la demanda sobrepasa la capacidad diagnóstica.

Materiales y métodos:

A partir del informe diario emitido por el laboratorio a la autoridad sanitaria de la región y previa eliminación de la información sobre identificación, dirección, teléfono y correo electrónico para resguardar la confidencialidad de los datos, se rescató la información de los resultados de PCR para SARS-CoV-2 reportados entre el 31 de marzo y el 30 de junio de 2020 y se registraron las variables edad, género, centro de salud, resultado del examen y fecha de recepción de la muestra. Para facilitar el análisis, los centros de salud fueron agrupados en 16 categorías. Se evaluó el desempeño de varios modelos predictivos usando algoritmos de aprendizaje pre-establecidos con el programa Orange3®. El árbol de decisiones se distinguió por ser el único modelo cuya área bajo la curva ROC superó 0,5 (0,63). Se elaboraron árboles de decisión binarios de hasta 9 niveles, usando las variables género, edad y origen de la muestra para realizar predicciones sobre positividad (P+) de la PCR. Se realizaron 3 ejercicios de priorización donde se clasificó a las hojas de los árboles de decisión elaborados según su nivel de P+ de mayor a menor, priorizando las muestras de las hojas con mayor P+. Para los análisis estadísticos se usó el programa Wizard Pro®.

Resultados:

Durante los 93 días estudiados se realizaron 18102 exámenes a 16668 pacientes, con una P+ de 20,8%. Los 3 ejercicios de priorización mostraron una P+ mayor en las muestras priorizadas en comparación con las muestras postergadas (24, 20,5 y 28,7% vs 12,8, 5,7 y 13,7%) y los promedios de las P+ entre muestras priorizadas y muestras recibidas en los 3 ejercicios mostraron una diferencia significativa (prueba T para muestras pareadas, p = 0,013).

Discusión / Conclusiones:

El principio de “la primera muestra que llega es la primera muestra que se procesa” no siempre es apropiado para una situación de emergencia sanitaria. Como menciona la Organización Mundial de la Salud en su recomendación sobre distribución de recursos y establecimiento de prioridades en situación de pandemia, seguir este principio suele favorecer a algunos grupos. El árbol de decisiones puede ser una herramienta útil para facilitar la toma de decisiones cuando la demanda supera la capacidad diagnóstica de un laboratorio de referencia.