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Les aides de chercheur de condition du Montana développent une meilleure compréhension de l'écart COVID-19

Combien de gens aux États-Unis ont eu COVID-19 ? Utilisant une base de données d'information rassemblée après la manifestation 2009 H1N1, un chercheur d'université de l'Etat du Montana aide développent une meilleure compréhension de l'écart du coronavirus nouveau.

Alex Washburne, un chercheur dans le laboratoire d'écologie de la maladie de Bozeman, qui est renfermé dans l'université du service d'agriculture de la microbiologie et de l'immunologie, publié un papier cette semaine soumise en médicament de translation de la Science de tourillon. Le papier emploie des caractéristiques d'ILINet qu'une base de données a produit par le centres pour le contrôle et la prévention des maladies en 2010 pour compter les patients qui vérifient dans les cliniques médicales avec des maladies comme une grippe, ou l'ILI. Que ramassage de type de données pour recensant des tendances soit connu en tant que contrôle syndromic.

les maladies comme une grippe comprennent un certain nombre d'infections qui transportent des sympt40mes assimilés à la grippe saisonnière -- comme la fièvre, la toux et l'angine. Les deux maladies comme une grippe de H1N1 et de non-grippe comme COVID-19 tombent dans ce groupe. La surveillance tend dans des visites de clinique d'ILI, Washburne a dit, pourrait aider mieux à comprendre à quelle rapidité et considérable COVID-19 a écarté pendant les premiers jours de son apparence aux États-Unis.

En collaboration avec des chercheurs à la condition et aux Universités de Cornell de la Pennsylvanie, Washburne a examiné le nombre de visites d'ILI rapportées chaque semaine au cours de la dernière décennie et comparé ces tendances historiques à de telles visites pendant en mars 2020. Elles ont recensé des visites du saut de pression en mars 2020 un ILI ces des augmentations régionales de parallèles des cas COVID-19.

En examinant des caractéristiques d'ILI à côté de la prévalence régionale connue de COVID-19, Washburne et ses collaborateurs ont déterminé qu'il a pu y avoir eu beaucoup de cas de la maladie de coronavirus qui n'ont pas été au commencement recensés en soi.

Washburne et ses collègues estiment qu'autant de car 87% de caisses de coronavirus n'ont pas été diagnostiqués pendant début mars, qui pourraient traduire à environ 8,7 millions de personnes basés sur les visites de mars ILI d'excès. Le saut de pression dans ILI a diminué rapidement dans la dernière partie de mars, principaux chercheurs pour conclure que plus de cas de COVID-19 étaient recensés puisque moins états d'ILI étaient ouverts une session la base de données.

Dès l'abord il semble y avoir eu un régime inférieur de dépistage de cas, mais comme le temps est allé sur cela changé. Par la semaine dernière en mars, en tant que contrôle de plus en plus continuait, qui enferment le régime de dépistage accru sensiblement. »

Alex Washburne, chercheur en laboratoire d'écologie de la maladie de Bozeman, université du service d'agriculture de la microbiologie et immunologie, université de l'Etat du Montana

C'est de bonnes nouvelles pour des scientifiques recherchant à prévoir et se préparer à de futures épidémies, a dit Washburne. Une ligne zéro a été déterminée par une décennie de la collecte des informations d'ILI qui tient compte du dépistage précoce des sauts de pression anormaux d'ILI qui dévient de la moyenne annuelle.

Avec une grande partie de la recherche au sujet de COVID-19 se produisant car la pandémie dévoile, Washburne a dit que le contrôle syndromic comme ceci montre les chercheurs et l'une seule pièce du corps médical d'une plus grande histoire. Une fois ajouté aux efforts du contrôle COVID-19 et aux études sérologiques, qui recherchent à recenser la proportion d'une population avec l'immunité avec une maladie, ce ramassage de type de données et l'analyse peut illuminer une pièce du puzzle que les aides donnent notre compréhension de coronavirus en général, dit-il, tout en également offrant l'analyse pour de futures épidémies potentielles.

Washburne a également indiqué que le contrôle syndromic utilisant des outils comme ILINet pourrait être appliqué dans les endroits où le contrôle répandu est trop cher.

« Pour les communautés qui peuvent ne pas avoir la capacité pour un contrôle plus de grande puissance, ceci peuvent pouvoir aider à leur donner une image du mouvement de leur épidémie dans le temps et l'espace, » il a dit. De « cette façon ils peuvent savoir quand mettre en application les actions comme s'user de masque et le social distançant des mesures. »

La pratique de rassembler des caractéristiques en avant d'une manifestation potentielle est un investissement dans la future santé publique, Washburne a dit. Cette recherche sur COVID-19 n'aurait pas été possible sans création de la base de données après H1N1, ainsi continuer à augmenter les caractéristiques de ligne zéro rassemblées pour d'autres maladies pourrait être essentiel dans de futures pandémies de navigation.

« Toutes ces différentes méthodes peuvent être employées croix-pour se valider, » il a dit. « Nous savons si nos autres méthodes ne fonctionnent pas de façon optimale, nous avons les ressources additionnelles. Les choses comme ceci peuvent réellement nous aider à être plus bien préparés à l'avenir. »

Source:
Journal reference:

Silverman, J.D., et al. (2020) Using influenza surveillance networks to estimate state-specific prevalence of SARS-CoV-2 in the United States. Science Translational Medicine. doi.org/10.1126/scitranslmed.abc1126.