Hay dos tipos de científicos, los optimistas y los que tienen controles. En investigación científica, los controles son fundamentales para poder hacer asociaciones causales. Este es el principio de los ensayos clínicos controlados. Para poder decir que un medicamento tiene una utilidad específica en una enfermedad, es necesario que por cada paciente que reciba el medicamento exista otro paciente similar, con la misma enfermedad, igual gravedad, edad, sexo, etc., que reciba un placebo. El efecto que ocurra en el grupo del medicamento, pero no en el placebo, puede ser atribuido al medicamento.

Así mismo, en estudios que analizan la evolución de enfermedades se necesitan controles que nos permitan diferenciar, de lo que pasa con el tiempo, qué es por la enfermedad y qué es solo por lo que va sucediendo con las personas a lo largo del tiempo. Por ejemplo, si estudiamos el estado de salud de las personas de una cohorte en Tlalpan a lo largo de cinco años y vemos que en ese tiempo el 5 % desarrolla diabetes, podríamos caer en la tentación de concluir que vivir en Tlalpan conlleva un riesgo de desarrollar diabetes. Para concluir eso, tendríamos que estudiar una población similar de las demás alcaldías de la Ciudad de México y que el resultado fuera que en Tlalpan 5% más gente desarrolla diabetes que en otras alcaldías (lo que es poco probable).

Un trabajo recientemente publicado en Lancet sobre el asunto que está de moda del COVID largo, nos hace ver un poco mejor la realidad del asunto. El COVID largo se refiere a las manifestaciones clínicas que permanecen 30 días o más después de haber tenido COVID y que en algunos estudios se ha dicho que puede ser tan alto como el 50 % de los casos. El problema es que, si interrogamos a pacientes con COVID semanas o meses después de haberlo tenido, puede ser que ciertas manifestaciones ya las tuvieran desde antes, pero las notaron hasta que les dio COVID. Por otro lado, si el COVID fue grave y requirió hospitalización, puede ser que las manifestaciones permanentes que refiera el paciente sean consecuencia de la hospitalización y no del COVID. En este último caso tendríamos que compararlo con un grupo similar al de COVID, con la misma gravedad, pero que haya estado hospitalizado por otra causa.

En este trabajo, investigadores de Holanda tomaron ventaja de un estudio multidisciplinario, prospectivo en una gran cohorte de sujetos sanos para estudiar comportamientos relacionados a la salud. En este trabajo los sujetos responden un cuestionario mes con mes. Se analizaron las respuestas en 23 síntomas potencialmente relacionados con COVID de marzo de 2020 a agosto de 2021. Participan en esta cohorte 76,422 sujetos, de los cuales 4,231 (5.5 %) tuvieron COVID y se parearon a razón de 1:2 con 8,462 controles de la misma cohorte sin COVID. Se analizaron los síntomas reportados a los 90 y 150 días después del COVID y se compararon con lo reportado antes de haberlo tenido. Los controles se evaluaron en los mismos tiempos. El resultado mostró que, de los síntomas atribuidos a COVID largo, el 21.4 % de quienes tuvieron COVID reportaron tener al menos uno, contra el 8.7 % de quienes no tuvieron COVID. Por lo tanto, se puede considerar que la prevalencia de síntomas persistentes post-COVID es de 12.7 %, ya que el 8.7 % se observa en sujetos que no tuvieron COVID.

Este trabajo es un ejemplo de la importancia de contar con los controles apropiados y nos da un panorama un poco más preciso de cuál puede ser la prevalencia de síntomas persistentes post-COVID.

Gerardo Gamba

Instituto Nacional de Ciencias Médicas y Nutrición Salvador Zubirán e Instituto de Investigaciones Biomédicas, UNAM