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As ajudas do pesquisador do estado de Montana desenvolvem uma compreensão melhor da propagação COVID-19

Quantos povos nos E.U. tiveram COVID-19? Usando uma base de dados da informações recolhidas após a manifestação 2009 H1N1, um pesquisador da universidade estadual de Montana está ajudando desenvolve uma compreensão melhor da propagação do coronavirus novo.

Alex Washburne, um pesquisador no laboratório da ecologia da doença de Bozeman, que é abrigado na faculdade do departamento de agricultura da microbiologia e da imunologia, publicou um papel no assunto esta semana na medicina Translational da ciência do jornal. O papel usa dados de ILINet que uma base de dados criou pelos centros para o controlo e prevenção de enfermidades em 2010 para contar os pacientes que verificam em clínicas médicas com gripe-como as doenças, ou o ILI. Que tipo de levantamento de dados a fim identificando tendências é sabido como a fiscalização syndromic.

Gripe-como doenças inclua todo o número de infecções que levam os sintomas similares à gripe sazonal -- como a febre, tussa e garganta inflamada. Ambos gripe-como H1N1 e as doenças da não-gripe como COVID-19 caem nesse grupo. Monitorar tende em visitas da clínica de ILI, Washburne disse, pôde ajudar melhor a compreender como rapidamente e extensivamente COVID-19 espalhou durante os primeiros dias de sua aparência nos E.U.

Em colaboração com pesquisadores no estado e nas Universidades de Cornell de Pensilvânia, Washburne examinou o número de visitas de ILI relatadas cada semana ao longo da última década e comparou aquelas tendências históricas a tais visitas durante março de 2020. Identificaram as visitas do impulso em março de 2020 um ILI essas aumentos regionais das paralelas nos casos COVID-19.

Examinando dados de ILI ao lado da predominância regional conhecida de COVID-19, Washburne e seus colaboradores determinaram que pode ter havido muitos casos da doença do coronavirus que não foram identificados inicialmente como tal.

Washburne e seus colegas calculam que tanto como porque 87% das caixas do coronavirus não foram diagnosticadas durante princípio de março, que poderiam traduzir a ao redor 8,7 milhões de pessoas baseou nas visitas de março ILI do excesso. O impulso em ILI diminuiu rapidamente na última parte de março, pesquisadores principais para concluir que mais casos de COVID-19 estavam identificados desde que menos relatórios de ILI eram entrados a base de dados.

Cedo em parece ter havido uma baixa taxa da detecção do caso, mas como o tempo foi naquele mudado. Em a última semana em março, como cada vez mais o teste estava indo sobre, que encaixota a taxa da detecção aumentada significativamente.”

Alex Washburne, pesquisador no laboratório da ecologia da doença de Bozeman, na faculdade do departamento de agricultura da microbiologia e na imunologia, universidade estadual de Montana

Esta é boa notícia para os cientistas que procuram prever e para preparar-se para as epidemias futuras, disse Washburne. Uma linha de base foi estabelecida com uma década do levantamento de dados de ILI que permite a detecção atempada de impulsos anômalos de ILI que se afastam da média anual.

Com a muita da pesquisa sobre COVID-19 que acontece como a pandemia se desdobra, Washburne disse que a fiscalização syndromic como esta mostra pesquisadores e a comunidade médica uma parte de uma história maior. Quando acoplado com esforços do teste COVID-19 e avaliações serological, que procuram identificar a proporção de uma população com imunidade a uma doença, este tipo de levantamento de dados e a análise pode iluminar uma parte do enigma que ajuda o esboço nossa compreensão do coronavirus no conjunto, disse ele, ao igualmente oferecer a introspecção para as epidemias potenciais futuras.

Washburne igualmente disse que a fiscalização syndromic que usa ferramentas como ILINet poderia ser aplicada nas áreas onde o teste difundido é demasiado caro.

“Para as comunidades que não podem ter a capacidade para um teste mais em grande escala, esta podem poder ajudar a dar-lhes em tempo e em espaço uma imagem do movimento de sua epidemia,” disse. “Essa maneira podem saber quando executar acções como vestir da máscara e social que afasta medidas.”

A prática de recolher dados antes de uma manifestação potencial é um investimento na saúde pública futura, Washburne disse. Esta pesquisa em COVID-19 não seria possível sem a criação da base de dados após H1N1, assim que continuar a expandir os dados da linha de base recolhidos para outras doenças poderia ser crucial em pandemias futuras de navegação.

“Todos estes métodos diferentes podem ser usados cruz-para validar-se,” disse. “Nós sabemos se nossos outros métodos não trabalham óptima, nós temos recursos adicionais. As coisas como esta podem realmente ajudar-nos a ser preparado melhor no 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.