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COVID-19: cómo usar las pruebas caseras correctamente

A dos años del comienzo, la pandemia sigue allá afuera. Sin embargo, algunas cosas han cambiado desde que el término coronavirus se convirtió en parte regular de nuestro vocabulario, y una de las más convenientes es que hoy tenemos la posibilidad de hacer una prueba en casa si presentamos síntomas. Sin embargo, es importante que todo sea claro y no haya dudas. Por eso en esta guía te explicamos, paso a paso, cómo usar las pruebas caseras contra el COVID-19 correctamente.

La Administración de Medicamentos y Alimentos de Estados Unidos (FDA) recordó que los tests caseros están diseñados para ser usados por la nariz, después de que algunos reportes apuntaran que las personas se han introducido los hisopos de prueba de antígeno en la garganta.

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En tanto, los Centros para el Control y Prevención de Enfermedades (CDC) de Estados Unidos han dicho que el proceso puede variar ligeramente dependiendo del fabricante de la prueba de detección, por lo que es importante seguir las instrucciones adjuntas. De cualquier manera, estas son sus principales recomendaciones.

Paso 1: preparación para la toma de muestra

Pruebas caseras de COVID-19
Mel Almanza / Digital Trends
  • Desinfecta la superficie sobre la cual utilizarás el kit.
  • Retira el contenido y colócalo sobre la superficie.
  • Verifica que se trate de una prueba autorizada por la FDA.
  • La tarjeta de la prueba debe contar con una línea de control, que indica que está en condiciones de ser usada.
  • Lee las instrucciones del kit. Es probable que debas colocar una tarjeta desplegable y aplicar un reactivo antes de tomar la muestra.
  • Lávate las manos con agua y jabón. También puedes usar desinfectante de manos.

Paso 2: recolección de la muestra

Recolección muestra prueba casera del COVID-19
Getty Images
  • Retira el hisopo de algodón. No toques el extremo blando con las manos ni con ninguna otra cosa.
  • Introduce el extremo blando del bastoncito en una de tus fosas nasales, sin que llegue a más de 3/4 de pulgada (1.5 cm) del orificio.
  • Presiónalo suavemente contra el interior de tu fosa nasal y hazlo girar al menos 4 veces durante 15 segundos.
  • Recoge la mayor cantidad posible de secreciones nasales en el extremo del hisopo de algodón.
  • Retira el bastoncito de tu nariz.
  • Repite el proceso en la otra fosa nasal, usando el mismo extremo del hisopo.

Paso 3: obtención de resultados

HOW TO: A Guide for the BinaxNOW™ COVID-19 Self Test
  • Coloca el bastoncito en la tarjeta, de acuerdo con las recomendaciones del laboratorio. En el video de arriba incluimos la prueba de Abbot. Aunque todas son similares, es importante que sigas las instrucciones del fabricante de tu kit.
  • Es probable que debas girar el hisopo sobre el lugar donde aplicaste el reactivo y dejarlo en ese lugar.
  • Cierra la muestra y espera el tiempo indicado por el fabricante para conocer el resultado. Por lo general, este varía entre 15 y 30 minutos.
  • Si lees antes o después del lapso especificado por el fabricante, es posible que los resultados sean incorrectos.

Qué hacer si el resultado es positivo

Prueba casera del COVID-19
Getty Images

Si el resultado de tu prueba de detección es positivo, debes tomar las siguientes medidas preventivas:

  • Guardar cuarentena en casa o aislarte por 10 días y usar una mascarilla si debes estar en contacto con otras personas.
  • Informa a un proveedor de atención médica sobre tu resultado positivo y mantente en contacto con él. Si la enfermedad se agrava, acude a un médico.
  • Notifica a los contactos cercanos que podrían haber estado expuestos al virus que causa el COVID-19.
  • Si crees que el resultado positivo de tu prueba de detección puede ser incorrecto, un proveedor de salud podría indicarte si es necesario un examen adicional.

Qué pasa si el resultado es negativo

Si el resultado es negativo, esto quiere decir que no se detectó el virus que causa el COVID-19. Sin embargo, si presentas síntomas, es probable que tengas otra enfermedad o se trate de un falso negativo.

En estos casos, podrías obtener un resultado positivo en el futuro, por lo que algunos fabricantes recomiendan volver a aplicar un test dentro de un par de días.

De hecho, algunas pruebas caseras están diseñadas para ser usadas en serie. Al hacerlas con mayor frecuencia, podrías detectar el virus que causa el COVID-19 de forma más rápida y reducir la propagación.

Rodrigo Orellana
Ex escritor de Digital Trends en Español
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Google ayuda a detectar el cáncer de mama con ayuda de la IA
google ia deteccion temprana cancer de mama angiola harry sjcalew 1lm unsplash

Cada 19 de octubre se conmemora el Día Internacional de lucha contra el Cáncer de Mama, con el objetivo de concientizar acerca de esta enfermedad. En este contexto, Google difundió cómo trabaja en proyectos que combinan el poder de la inteligencia artificial (IA) con el conocimiento de los profesionales de la salud para crear herramientas de diagnóstico precisas y accesibles. Las investigaciones llevadas a cabo en varios diagnósticos detectaron una reducción del 9.4% de los falsos negativos y del 5.7% de los falsos positivos.
De acuerdo con la Organización Mundial de la Salud (OMS), el cáncer de mama es uno de los más comunes, siendo el 99% de los casos en mujeres. Asimismo, la Organización Panamericana de la Salud (OPS) afirma que el tratamiento puede ser altamente efectivo cuando la enfermedad se detecta a tiempo.
En este escenario, Adriana Noreña, vicepresidenta de Google para Hispanoamérica, reflexionó: “Como subrayé en mi participación en el Women 20 de Río de Janeiro, la inteligencia artificial tiene la capacidad de procesar y analizar enormes cantidades de datos en poco tiempo, identificar patrones complejos y aprender de forma contínua a través de sus algoritmos para mejorar su precisión, lo cual la convierte en una gran aliada para los profesionales de la salud”. Y agregó: “es crucial que haya cada vez más mujeres involucradas en el desarrollo de esta tecnología. Al incorporar nuestra perspectiva desde el momento cero, podemos garantizar que la IA no solo sea técnicamente avanzada, sino también nos permitirá crear soluciones íntimamente relacionadas con nuestro género, así como más equitativas y efectivas”.
En línea con estos esfuerzos por mejorar la detección temprana, entre 2016 y 2018, Google comenzó a implementar el uso del aprendizaje profundo -deep learning-, una de las áreas donde la IA emplea redes neuronales artificiales para aprender de grandes conjuntos de datos para realizar tareas complejas, con el fin de asistir a los médicos en la detección de la metástasis. Esta herramienta de análisis de nódulos linfáticos (Lymph Node Assistant -LYNA, por sus siglas en inglés-), es entrenada por medio de imágenes médicas, como radiografías, tomografías o imágenes patológicas, y clasificadas previamente por expertos, para que la IA pueda identificar los macro y micro patrones de la enfermedad. Así, LYNA tiene la capacidad de detectar la localización de la metástasis que, en muchos casos, es casi imperceptible al ojo humano, permitiendo que los médicos puedan acelerar el proceso de diagnóstico y, en consecuencia, adelantar el inicio del tratamiento. 
En 2021, Google Health realizó una investigación clínica junto con Northwestern Medicine para explorar cómo la IA podría acelerar el diagnóstico del cáncer de mama, optimizando el proceso desde la mamografía inicial hasta el diagnóstico final. Comenzaron la investigación recopilando imágenes mamográficas de alta calidad provenientes de diversos pacientes, las cuales fueron clasificadas por expertos en salud para entrenar el modelo de IA ante la detección de cáncer, la identificación de características tumorales, entre otros aspectos.
Posteriormente, el modelo se probó en un entorno clínico real, donde las personas que se sometían a mamografías podían optar por que sus resultados fueran analizados por la IA junto con la evaluación de los radiólogos. Estos arrojaron datos alentadores: se redujeron los falsos negativos en un 9.4% y los falsos positivos en un 5.7%, en comparación con la práctica clínica estándar. Además, la IA demostró su capacidad de analizar una mamografía en menos de dos minutos, lo que permite obtener resultados más rápidos para las pacientes, acelerar tanto el diagnóstico como el tratamiento, al mismo tiempo que reduce los costos asociados a la atención y los tratamientos tardíos.

Premios Nobel: Hallazgos en beneficio de la salud
La semana pasada, Geoffrey Hinton, ex investigador de Google, fue galardonado junto a John Hopfield con el Premio Nobel de Física 2024 por sus descubrimientos en el campo del aprendizaje automático con redes neuronales artificiales (ANN por sus siglas en inglés), que sentaron las bases para el reconocimiento a través de la IA de patrones en imágenes, lenguajes y en información clínica que hoy se utiliza en el campo de la salud y en otras disciplinas.
Como se describe en este documento emitido por el comité del premio Nobel, este descubrimiento fue clave en el desarrollo de la herramienta para la predicción de las estructuras de cualquier proteína en tres dimensiones denominado AlphaFold, motivo por el cual dos científicos de Google DeepMind, Demis Hassabis y John Jumper, obtuvieron también este año el Premio Nobel de Química. AlphaFold fue abierta por Google a la comunidad científica de forma gratuita y ya fue utilizado por más de dos millones de investigadores de más de 190 países.

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