Heterogeneidade de transmissão em COVID-19 – ceticemia

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Recentemente li um interessante pré-impresso sobre a heterogeneidade de transmissão de COVID-19, que basicamente afirma que diferentes pessoas afetadas com a infecção de SARS-CoV-2 transmitem a infecção com diferentes eficiências. Nem todos os casos são conhecidos por transmitir COVID-19 com igual infecciosidade. Alguns indivíduos infectados parecem ser mais eficientes na propagação da doença do que outros. Esta tendência também foi observada no surto de SARS anterior, onde o fenômeno dos chamados superdimensionadores de SARS era amplamente conhecido e descrito. Até o momento, uma coisa que sempre me incomodou foi o fato de que a maioria dos modelos matemáticos superestimou consistentemente o número de casos que provavelmente resultariam do COVID-19. Embora uma parte disso possa ser atribuída ao grande efeito iceberg devido ao fato de uma certa proporção de pessoas infectadas serem assintomáticas ou pré-sintomáticas, acho que existe a possibilidade de que essa heterogeneidade de infecciosidade também possa ser responsável por essa variação.

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Outra coisa que poderia ser uma inferência indireta desse conceito de heterogeneidade de transmissão é que, como há uma proporção de indivíduos infectados com baixa probabilidade de transmitir COVID-19, talvez não tenhamos que esperar por 60-70% da população ficar infectado antes que a imunidade do rebanho seja alcançada. Isso, novamente, é uma conjectura, mas dado que a maioria das cidades onde as taxas de soropositividade foram observadas tendem a ter soropositividades na região de 15-30%, esta poderia certamente ser uma hipótese plausível que poderia ser testada usando abordagens de modelagem.

O trabalho de modelagem que li foi construído com base nos dados de rastreamento de contato coletados no Punjab durante o período de bloqueio. Os autores destacaram quatro descobertas principais.

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Em primeiro lugar, eles estimaram que 75% dos indivíduos COVID-19 positivos não transmitem a infecção a seus contatos. É preciso lembrar que isso é baseado em dados gerados usando o método comumente aceito de detecção de casos COVID-19, RT PCR, que é conhecido por ter uma sensibilidade na região de 70-75% e, portanto, pode resultar em casos perdidos.

Em segundo lugar, eles definiram uma métrica chamada infecciosidade por contato (PCI), que é a medida de quão eficientemente as pessoas podem espalhar COVID-19 depois de infectadas. Apesar da grande variação que observaram nas medidas de infecciosidade, os casos secundários foram dirigidos principalmente por indivíduos que tiveram uma ICP alta e tiveram um grande número de contatos. Isso, é claro, faz um perfeito sentido intuitivo. No entanto, os autores admitem que COVID-19 afetou pessoas “que têm alto número de contatos, mas não ICP alta e vice-versa, também explicam um grande número de casos”. Sem entrar em detalhes, parece que a extensão do contato e a transmissibilidade estão relacionadas a vários graus de infecciosidade – todas favoráveis ​​à manutenção de medidas de distanciamento físico e redução de aglomeração em locais públicos.

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Terceiro, os autores admitem que há pouca certeza, se houver, em vários dos resultados que calcularam, uma vez que tiveram um tamanho de amostra pequeno.

Quarto, eles apresentam uma maneira muito inteligente e interessante de abordar o rastreamento de contatos – algo que nosso grupo na Índia vinha discutindo (embora apenas com interesse teórico) por um tempo. Os autores afirmam: “O insight é que quando uma grande fração de indivíduos infectados não infecta mais, uma amostra de contatos pode ser testada para determinar a infecciosidade do paciente doente e o rastreamento de contato posterior pode ser eliminado (ou reduzido) se essa infecciosidade é zero. Os resultados da simulação sugerem que uma estratégia simples de duas etapas de primeiro testar os membros da família e depois testar outros contatos apenas se pelo menos um membro da família for positivo pode diminuir substancialmente os requisitos, embora ainda encontre a maioria das infecções. O teste inicial de apenas cinco contatos, por exemplo, identificou cerca de 75% das infecções, mas reduziu os custos em 2/3. O rastreamento de quinze contatos identificou, em média, mais de 95% das infecções e reduz o número de indivíduos rastreados em cerca de 1/3 ”.

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Os autores foram muito cuidadosos em seu discurso em torno do motivo pelo qual essa heterogeneidade de transmissão é observada. Eles encontram uma associação entre ICP e sexo, mas não idade. Embora seja interessante notar que mais e mais discussões estão acontecendo em torno da necessidade de testar bebês e neonatos nascidos de, ou em contato com mães / pais COVID-19 positivos, esta análise não encontra qualquer relação com a idade. A associação de gênero pode muito bem ser um reflexo das condições socioculturais usuais prevalentes na parte da Índia de onde os dados foram selecionados.

Como este artigo ainda está em fase de pré-publicação e não foi distribuído abertamente, não discuti muitos dos dados ou outras implicações que os autores destacaram. Decidi escrever sobre isso porque achei muito interessante que essas tendências estejam surgindo. Curiosamente, isso também está de acordo com alguns trabalhos anteriores que tentaram examinar os valores do Limiar do Ciclo e a taxa de ataque secundária do COVID-19. Como esperado, indivíduos com valores de TC mais altos infectaram uma proporção menor de seus contatos secundários e terciários, em comparação com aqueles com um valor de TC mais baixo. Isso está ostensivamente relacionado às cargas virais mais altas esperadas em indivíduos com valores de TC mais baixos. No entanto, existem vários fatores de confusão, como intensidade do rastreamento de contato, extensão e adequação do uso de EPI e perfis de risco de contatos secundários que precisam ser combinados entre os dois grupos.

Com sorte, quando o artigo for publicado, posso revisitar este assunto novamente. Por enquanto, acho interessante que as conversas e conjecturas que estávamos tendo sobre COVID-19 até algumas semanas atrás estão saindo em modelos cientificamente rigorosos!

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