El artículo analiza la viabilidad e impacto de la aplicación móvil Radar COVID durante la prueba piloto realizada este verano en San Sebastián de La Gomera
Dos profesionales de la Dirección General de Salud Pública del Gobierno de Canarias, Eva Elisa Álvarez, especialista en Medicina Preventiva, y Francisco Javier Darias, responsable de Informática, participaron en un estudio sobre la utilidad de la app Radar COVID que ha sido publicado en la prestigiosa revista Nature Communication. El artículo fue firmado conjuntamente con otros 12 investigadores internacionales.
Los resultados del estudio, que fueron presentados ayer en el Consejo Interterritorial del Sistema Nacional de Salud, fueron valorados positivamente; al tiempo que la ministra de Sanidad, Carolina Darias, felicitó a Canarias por el pilotaje del proyecto.
El experimento poblacional se realizó durante 4 semanas en La Gomera al haber sido seleccionada por la Secretaría de Estado de Digitalización para la prueba piloto en población real sobre la viabilidad y utilidad de la Aplicación Radar COVID. El objetivo era probar y validar, en un entorno controlado, dos aspectos diferentes de la aplicación Radar COVID: su viabilidad técnica en un entorno real y su impacto epidemiológico; es decir, si la aplicación puede ser útil para realizar el rastreo de contactos y ayudar a contener un brote epidémico.
La estrategia para evaluar ambas tareas se basó en simular una serie de infecciones en individuos de San Sebastián de La Gomera, y luego permitir que las personas «infectadas» interactuaran libremente mientras estaban en la fase «asintomática» o «presintomática», y posteriormente monitorizar cuántas de estas infecciones simuladas dieron lugar a la detección de contactos cercanos a través de la aplicación Radar COVID, y calcular los tiempos de respuesta a las notificaciones.
El 82 por ciento de los usuarios consideraron útil la app
En relación con el funcionamiento de la app Radar COVID, se observó un importante número de descargas de la aplicación (33%), un alto el cumplimiento cuando el sujeto es infectado de manera simulada (64%), un tiempo de respuesta breve (98% de los casos lo notifican en menos de 24 horas), un número elevado de contactos estrechos detectados por caso (media 6,3 contactos, el doble que el ratrreo manual) y una alta satisfacción de los usuarios (82% la consideraron útil). Sin embargo, el porcentaje de contactos cercanos que llaman al sistema sanitario para notificar que han recibido un aviso en la aplicación fue de un 10%, lo cual pudo deberse a que era un experimento simulado. Un aspecto importante de la aplicación es que puede detectar exposiciones de riesgo entre personas desconocidas, lo cual no es posible en el rastreo manual.
Cumplimiento del 64 por ciento
Respecto al cumplimiento (introducción de un código de 12 cifras en la aplicación para notificar que ha resultado infectado), el experimento simuló 349 infecciones: 119 entre los trabajadores públicos, 181 entre los promotores de la aplicación, y el resto entre los visitantes de Tenerife que llegaron a la isla en barco. Además se simularon 43 infecciones secundarias. De estas 349 infecciones simuladas iniciales, un total de 213 códigos de 12 dígitos se introdujeron en la aplicación (cumplimiento del 61%), mientras que de las 43 infecciones secundarias, se introdujeron 38 códigos de 12 dígitos (cumplimiento 88%). Combinando ambos, encontramos un cumplimiento general de alrededor del 64%.
El estudio concluye que, a priori, esta tecnología funciona y podría tener el nivel suficiente de penetración y cumplimiento para ayudar y servir como un complemento útil para el rastreo manual de contactos y otras intervenciones preventivas en la contención de brotes epidémicos, justificando así su despliegue a nivel nacional.
Indicadores de evaluación
Para evaluar el resultado de la aplicación, se valoraron 7 indicadores:
Adopción (porcentaje de la población que descarga la aplicación), que fue 33%. Estudios recientes muestran que una adopción por encima del 20% ya tiene un impacto epidemiológico y justifica su despliegue nacional.
Adherencia (porcentaje de la población que ha descargado la aplicación y la sigue utilizando 10 días después de descargarla). Se registraron 12.000 aplicaciones activas durante el experimento, y el análisis de 735 encuestas mostró que el 82% de los usuarios referían que la aplicación era una herramienta útil, puntuaron con 7,8/10 la pregunta sobre si «Recomiendo a amigos y familiares para descargar y usar Radar COVID» y contestaron afirmativamente a la pregunta «Seguiré usando la aplicación cuando se lance oficialmente».
Cumplimiento (porcentaje de personas “infectadas de manera simulada” que declaran ser positivos en la aplicación mediante la introducción adecuada de un código de 12 dígitos). Se observó un cumplimiento general del 64% (61% para infecciones primarias y 88% para infecciones secundarias).
Tiempo de respuesta: Considera dos factores:El 98% de aquellos que cumplen e introducen un código lo hacen a tiempo (dentro de las primeras 24 horas), lo que sugiere un tiempo de respuesta inicial muy rápido.El tiempo medio entre que se introduce un código por una infección primaria, y el contacto cercano que recibe una alerta en la aplicación hace la llamada al teléfono habilitado para informar de su exposición, fue de 2,35 días, un poco inferior al notificado en el rastreo manual de contactos (2,6 días) en ese momento.
Seguimiento (porcentaje de personas alertadas por la aplicación por ser contacto estrecho que llaman al teléfono habilitado para ello). El 10% de los contactos cercanos realizaron la llamada al teléfono de seguimiento. No se pudo establecer si este bajo porcentaje se debe que era un experimento simulado, o a aversión del usuario a colaborar proactivamente y hacer la llamada.
Tasa de detección general. El número medio de contactos cercanos de un infectado que son notificados por la aplicación subió de 1,5 contactos inicialmente a 6,3 contactos cercanos por caso. La aplicación Radar COVID permitió detectar el doble de contactos que el rastreo manual en España en esas fechas. Ambos rastreos son complementarios.
Detección oculta. El porcentaje de contactos cercanos trazados digitalmente desconocidos para el individuo infectado, fue del 23% de los casos secundarios que indicaron que el posible contagio probablemente ocurrió con un extraño, y este número aumentó hasta un 39% según la encuesta de la aplicación.
El artículo que describe este experimento se ha publicado en la revista Nature Communication https://www.nature.com/articles/s41467-020-20817-6/