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Las ayudas del investigador del estado de Montana desarrollan una mejor comprensión de la extensión COVID-19

¿Cuánta gente en los E.E.U.U. ha tenido COVID-19? Usando una base de datos de la información cerco después del brote 2009 H1N1, un investigador de la universidad de estado de Montana está ayudando desarrolla una mejor comprensión de la extensión del coronavirus nuevo.

Alex Washburne, un investigador en el laboratorio de la ecología de la enfermedad de Bozeman, que se contiene en la universidad del departamento de agricultura de la microbiología y de la inmunología, publicó un documento sobre el tema esta semana en el remedio de translación de la ciencia del gorrón. El papel utiliza datos de ILINet que una base de datos creó por los centros para el control y prevención de enfermedades en 2010 para contar los pacientes que verifican en clínicas médicas con gripe-como enfermedades, o ILI. Que tipo de colección de datos con el fin determine tendencias se conozca como vigilancia syndromic.

Gripe-como enfermedades incluya cualquier número de infecciones que lleven los síntomas similares a la gripe estacional -- por ejemplo fiebre, tosa y paso dolorido. Ambos gripe-como H1N1 y las enfermedades de la no-gripe como COVID-19 entran en ese grupo. El vigilar tiende en visitas de la clínica de ILI, Washburne dijo, podría ayudar mejor a entender cómo COVID-19 se extendió rápidamente y extensivamente en los inicios de su aspecto en los E.E.U.U.

En colaboración con investigadores en el estado y las Universidades Cornell de Pennsylvania, Washburne examinó el número de visitas de ILI denunciadas cada semana durante la última década y comparó esas tendencias históricas a tales visitas durante marzo de 2020. Determinaron las visitas de la onda irruptiva en marzo de 2020 un ILI esas los aumentos regionales de los paralelos en los casos COVID-19.

Examinando datos de ILI junto a la incidencia regional sabida de COVID-19, Washburne y sus colaboradores determinaron que pudo haber habido muchos casos de la enfermedad del coronavirus que no fueron determinados inicialmente como tal.

Washburne y sus colegas estiman que tanto pues los 87% de las cajas del coronavirus no fueron diagnosticados durante principios de marzo, que podrían traducir alrededor 8,7 millones de personas de basados en las visitas de marzo ILI del exceso. La onda irruptiva en ILI disminuyó rápidamente en la última parte de marzo, investigadores destacados para concluir que más casos de COVID-19 eran determinados puesto que menos partes de ILI eran abiertos una sesión la base de datos.

A principios de parece haber habido un régimen inferior de la detección del caso, pero como el tiempo fue en ése cambiado. Por la semana pasada en marzo, como cada vez más prueba continuaba, que encajona el régimen de la detección creciente importante.”

Alex Washburne, investigador en el laboratorio de la ecología de la enfermedad de Bozeman, la universidad del departamento de agricultura de la microbiología e inmunología, universidad de estado de Montana

Ésta es buenas noticias para los científicos que intentan predecir y prepararse para las epidemias futuras, dijo a Washburne. Una línea de fondo se ha establecido con una década de colección de datos de ILI que permite la detección temprana de ondas irruptivas anómalas de ILI que se desvíen del promedio anual.

Con mucha de la investigación sobre COVID-19 suceso como el pandémico revela, Washburne dijo que la vigilancia syndromic como esto muestra investigadores y la una pieza de la comunidad médica de una historia más grande. Cuando está acoplado con los esfuerzos de la prueba COVID-19 y los levantamientos topográficos serológicos, que intentan determinar a la proporción de una población con inmunidad a una enfermedad, este tipo de colección de datos y el análisis puede iluminar una pieza del rompecabezas que ayude al contorno nuestra comprensión del coronavirus en conjunto, él dijo, mientras que también ofrece el discernimiento para las epidemias potenciales futuras.

Washburne también dijo que la vigilancia syndromic usando las herramientas como ILINet se podría aplicar en áreas donde está demasiado costosa la prueba dispersa.

“Para las comunidades que pueden no tener la capacidad para una prueba más en grande, ésta pueden poder ayudar a darles un retrato del movimiento de su epidemia en el tiempo y el espacio,” él dijo. “Esa manera pueden saber cuándo ejecutar acciones como desgastar de la máscara y al social que se distancia dimensiones.”

La práctica de cerco datos delante de un brote potencial es una inversión en la salud pública futura, Washburne dijo. Esta investigación en COVID-19 no habría sido posible sin la creación de la base de datos después de H1N1, así que el continuar a desplegar los datos de la línea de fondo cerco para otras enfermedades podría ser crucial en pandémicos futuros de navegación.

“Todos estos métodos diferentes se pueden utilizar cruz-para validarse,” él dijo. “Sabemos si nuestros otros métodos no trabajan óptimo, nosotros tenemos recursos adicionales. Las cosas como esto pueden ayudarnos realmente a estar más bien preparados en el 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.