Seroprevalencia de anticuerpos contra la enfermedad por coronavirus 2019 (COVID-19) en un barrio vulnerable, Buenos Aires Argentina

Se realizó una encuesta de seroprevalencia a nivel comunitario en un diseño transversal durante una Investigación Acción Participativa (PAR).

Equipo Starter PAR: investigador que desarrolló el Test Elisa, virólogo que realizó el análisis del test y médico que se desempeñó como epidemiólogo de campo voluntario en el sistema de vigilancia (DetectAr Barrio 31) ofreció cooperación técnica para testear a personas en situación de calle.

PAR-Primer paso: Se ensayó una muestra por conveniencia de personas sin hogar durante 3 días en un comedor popular administrado por una organización no gubernamental. Las muestras fueron recolectadas por una enfermera de DetectAr y un epidemiólogo voluntario.

PAR-Segundo paso: la factibilidad fue determinada por los coordinadores de DetectAr de la División de Salud Comunitaria del Ministerio de Salud y los 12 trabajadores comunitarios de salud (TS) cuando dos epidemiólogos voluntarios de un Instituto Universitario explicaron la organización de campo (técnica de muestreo, recolección de datos y entrada de la base de datos) para la obtención de una muestra probabilística de residentes. El proceso PAR fue un pilar para alcanzar el tamaño de la muestra.

PAR-Tercer paso: Se realizó un estudio transversal para encuesta de seroprevalencia.

Tamaño de la muestra y método de la muestra El tamaño de la muestra se calculó para una seroprevalencia del 5% según la evidencia. Se aplicó un método de muestreo aleatorio en dos etapas. Primer nivel: sector de la villa, Segundo nivel: áreas geográficas determinadas por el Departamento de Estadística y Censo. Treinta casas fueron seleccionadas en este nivel. Las personas mayores de 14 años se hicieron la prueba en la puerta de sus casas.

Prueba serológica Se utilizó un ensayo inmunoabsorbente ligado a enzimas [ELISA] desarrollado en Argentina, por un laboratorio en Buenos Aires, Argentina. Las características de rendimiento son una alta especificidad (> 95 %) y una alta sensibilidad (> 95 %) para SARS-COV-2 IgG. La prueba detecta anticuerpos contra dos antígenos virales, el pico trimérico y el dominio de unión al receptor (RBD) del pico. Las proteínas virales se expresaron en células humanas. Este kit ha obtenido la aprobación regulatoria por parte de la Agencia Nacional de Regulación de Medicamentos de Argentina (ANMAT, Administración Nacional de Medicamentos, Alimentos y Dispositivos Médicos)[. Las muestras de sangre se recolectaron en un tubo capilar de un pinchazo en el dedo, tomado en la puerta de entrada de cada casa. Todos los trabajadores de la salud fueron capacitados y los datos epidemiológicos se ingresaron en una base de datos. Las muestras fueron procesadas y analizadas en el laboratorio de virología de un hospital pediátrico de Buenos Aires.

Análisis estadístico Para obtener la prevalencia ponderada, el conjunto de datos de la muestra se amplió al del último censo por 3 factores: a nivel de barrio, a nivel de hogar ya nivel individual. El cálculo de los factores de expansión a nivel de hogar es el inverso de la probabilidad conjunta de seleccionar la última unidad de muestreo (un hogar). Los factores de expansión a nivel de hogares implican tres tipos de ajustes. El primero está relacionado con la falta de respuesta (dado que algunos hogares no quisieron contestar la encuesta); el segundo corresponde a la proyección de muestra a toda la población, y el tercero a técnicas de calibración con ajuste final por grupos de edad y género, utilizando información externa del censo de población. Por tanto, las variables de calibración fueron personas de 14 años o más, agrupadas por sexo y por intervalos de edad: 14-30; 31-45; 46-59; 60 y más.

La prevalencia de los anticuerpos IgG se ajustó utilizando ponderaciones de muestreo y posestratificación para permitir diferencias en las tasas de falta de respuesta según el grupo de edad, el sexo y los ingresos del distrito censal.

Como los miembros del hogar comparten la exposición al COVID-19, el resultado (prevalencia de IgG de COVID-19) debería mostrar alguna correlación dentro del hogar. Para probar el efecto de agrupamiento, se aplicó un modelo de regresión logística de efectos aleatorios (modelo multinivel), ya que incluye la variación entre agrupamientos explícitamente en la probabilidad y, por lo tanto, tiene en cuenta la correlación intraconglomerado.