Un estudio identifica la baja sensibilidad de las pruebas estándar modificadas de dos niveles para la enfermedad de Lyme

Revisado médicamente por Carmen Pope, editora médica senior, B. Pharm. Última actualización el 23 de abril de 2026.

vía HealthDay

JUEVES, 23 de abril de 2026: para los pacientes con infección temprana por la enfermedad de Lyme (LD), los algoritmos de diagnóstico de pruebas de dos niveles estándar y modificados (STTT y MTTT) tienen baja sensibilidad, según un estudio publicado en línea el 21 de abril en el Journal of Clinical Microbiology.

La doctora Elizabeth J. Horn, del Lyme Disease Biobank en Portland, Oregón, y sus colegas examinaron el rendimiento de los algoritmos STTT y MTTT utilizando muestras obtenidos de pacientes bien caracterizados con LD temprana. Se comparó el rendimiento de cuatro algoritmos STTT o MTTT aprobados por la Administración de Alimentos y Medicamentos de EE. UU. utilizando muestras de suero de 107 casos, 69 participantes con un sorteo convaleciente y 144 controles endémicos.

Los investigadores descubrieron que la sensibilidad del algoritmo oscilaba entre el 22 y el 36 por ciento en la extracción de sangre inicial, con una especificidad que oscilaba entre el 98 y el 100 por ciento. Se observó una mayor sensibilidad para los algoritmos MTTT frente a STTT. Un algoritmo STTT fue menos sensible que el otro, mientras que la sensibilidad no difirió entre los algoritmos MTTT. Se observó discordancia entre los algoritmos; de las 45 muestras clasificadas como confirmadas por laboratorio, sólo 22 resultaron positivas utilizando todos los algoritmos evaluados. Entre los casos en los que se sospecha una lesión cutánea de eritema migratorio, la probabilidad de una serología positiva de dos niveles aumentó con una duración más prolongada de la lesión y/o cuando se presenta con uno o más síntomas constitucionales.

"Este estudio demuestra que las pruebas comunes de Lyme de dos niveles, utilizadas durante décadas, a menudo no detectan la enfermedad de Lyme temprana y están dejando atrás a los pacientes, lo que resalta una necesidad crítica de mejorar la educación médica sobre las limitaciones de los diagnósticos actuales", dijo Horn en una declaración.

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Fuente: HealthDay

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