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Le guide del ricercatore dello stato del Montana sviluppano una migliore comprensione della diffusione COVID-19

Quanta gente negli Stati Uniti ha avuta COVID-19? Facendo uso di un database di informazioni raccolto dopo lo scoppio 2009 H1N1, un ricercatore del Montana State University sta aiutando sviluppa una migliore comprensione della diffusione del coronavirus novello.

Alex Washburne, un ricercatore nel laboratorio dell'ecologia di malattia di Bozeman, che è alloggiato nell'istituto universitario del dipartimento dell'agricoltura di microbiologia e dell'immunologia, ha pubblicato un documento sull'oggetto questa settimana nella medicina di traduzione di scienza del giornale. Il documento usa i dati da ILINet che un database ha creato nel 2010 dal centri per il controllo e la prevenzione delle malattie per contare i pazienti che controllano nelle cliniche mediche con le malattie del tipo di influenza, o ILI. Che tipo di raccolta di dati allo scopo di identificare le tendenze è conosciuto come sorveglianza syndromic.

le malattie del tipo di influenza comprendono qualsiasi numero di infezioni che portano i sintomi simili all'influenza stagionale -- quali febbre, la tosse e la gola irritata. Entrambe le malattie del tipo di influenza di non influenza e di H1N1 come COVID-19 cadono in quel gruppo. Il video tendenza alle visite della clinica di ILI, Washburne ha detto, potrebbe contribuire meglio a capire quanto COVID-19 si è sparso rapidamente ed estesamente all'inizio del suo aspetto negli Stati Uniti.

In collaborazione con i ricercatori allo stato ed alle università di Cornell della Pensilvania, Washburne ha esaminato il numero delle visite di ILI riferite ogni settimana negli ultimi dieci anni ed ha confrontato quelle tendenze storiche a tali visite durante marzo 2020. Hanno identificato le visite dell'impulso nel marzo 2020 un ILI quelle aumenti regionali di parallele nei casi COVID-19.

Esaminando i dati di ILI accanto alla prevalenza regionale conosciuta di COVID-19, Washburne ed i suoi collaboratori hanno determinato che ci possono essere molti casi della malattia di coronavirus che inizialmente non sono stati identificati come tale.

Washburne ed i suoi colleghi stimano che altrettanto poichè 87% delle casse di coronavirus non sono stati diagnosticati durante inizio di marzo, in grado di tradurre a intorno 8,7 milione di persone basati sulle visite marzo di ILI di eccesso. L'impulso in ILI ha diminuito rapidamente nella parte posteriore di marzo, autorevoli ricercatori per concludere che più casi di COVID-19 stavano identificandi poiché meno rapporti di ILI stavano aprendi la sessione il database.

Nella fase iniziale c'sembra essere una tariffa bassa di rilevazione di caso, ma come il tempo è andato su quello variabile. Entro l'ultima settimana a marzo, come sempre più prove stava accendendo, che riveste la tariffa di rilevazione aumentata significativamente.„

Alex Washburne, ricercatore in laboratorio di ecologia di malattia di Bozeman, istituto universitario del dipartimento dell'agricoltura di microbiologia ed immunologia, Montana State University

Ciò è buone notizie per gli scienziati che cercano di predire e preparare per le epidemie future, ha detto Washburne. Un riferimento è stato stabilito con una decade della raccolta di dati di ILI che tiene conto l'individuazione tempestiva degli impulsi anomali di ILI che deviano dalla media annuale.

Con gran parte della ricerca circa COVID-19 che accade poichè la pandemia spiega, Washburne ha detto che la sorveglianza syndromic come questa mostra i ricercatori e l'un pezzo solo della comunità medica di più grande storia. Una volta accoppiato con gli sforzi di prova COVID-19 e le indagini sierologiche, che cercano di identificare la percentuale di popolazione con immunità con malattia, questo tipo di raccolta di dati e l'analisi può illuminare un pezzo del puzzle che aiuta il profilo la nostra comprensione del coronavirus complessivamente, disse, mentre però offrendo la comprensione per le epidemie potenziali future.

Washburne egualmente ha detto che la sorveglianza syndromic facendo uso degli strumenti come ILINet potrebbe applicarsi nelle aree dove la prova diffusa è troppo costosa.

“Per le comunità che non possono avere la capacità per la prova più su grande scala, questa possono potere contribuire a dare loro una maschera del movimento della loro epidemia nel tempo e nello spazio,„ ha detto. “Quel modo possono conoscere quando applicare gli atti come l'uso della maschera ed il sociale che distanzia le misure.„

La pratica di raccolta dei dati davanti ad uno scoppio potenziale è un investimento nella salute pubblica futura, Washburne ha detto. Questa ricerca su COVID-19 non sarebbe stata possibile senza la creazione del database dopo H1N1, in modo da continuare a ampliare i dati del riferimento raccolti per altre malattie potrebbe essere cruciale nelle pandemie future di navigazione.

“Tutti questi metodi differenti possono essere usati inter-per convalidarsi,„ ha detto. “Sappiamo se i nostri altri metodi non funzionano ottimamente, noi disponiamo dei mezzi supplementari. Le cose come questa possono realmente aiutarci ad essere più ben preparati in futuro.„

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.