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A pesquisa sugere que New York City possa ter alcançado o ponto inicial da imunidade do rebanho do coronavirus

Um estudo novo por pesquisadores em Universidades de Illinois no Urbana-Campo e no laboratório nacional de Brookhaven e publicado no medRxiv* do server da pré-impressão discute em julho de 2020 o efeito de um factor chamado heterogeneidade persistente do contacto no tamanho epidémico final de COVID-19. Os pesquisadores dizem que usar as avaliações baseadas nesta medida reduz o ponto inicial da imunidade do rebanho (HIT) e sugere que as áreas ruim-afetadas, tais como New York City (NYC), estejam quase neste ponto inicial, significando que não serão fontes de propagação a outras áreas se uma segunda onda da pandemia actual ocorre.

A ligação dos anticorpos ao ponto (S) - proteína do vírus SARS-CoV-2 é uma etapa essencial para a imunidade tornando-se ao coronavirus. Crédito de imagem: Juan Gaertner/Shutterstock
A ligação dos anticorpos ao ponto (S) - proteína do vírus SARS-CoV-2 é uma etapa essencial para a imunidade tornando-se ao coronavirus. Crédito de imagem: Juan Gaertner/Shutterstock

Várias aproximações epidemiológicas

Os modelos epidemiológicos foram importantes em estudar os números e a progressão de manifestações infecciosas, mas em incorporar o papel da heterogeneidade da população em termos da susceptibilidade individual, assim como as redes sociais em tais estudos, foram um desafio em muitos casos. Entre as conseqüências significativas destes factores é a ocorrência dos eventos do superspreader que abastecem a manifestação local inicial, a alteração na BATIDA, e o tamanho final da epidemia (FSE).

Diversas aproximações foram adotadas para incluir este factor ao modelar a dinâmica de uma epidemia, centrando-se sobre vários características e parâmetros. Por exemplo, um pôde usar grupos idade-estratificados para calcular variações nos contactos e na susceptibilidade. Outros podiam usar a modelagem matemática para simular redes sociais reais ou artificiais.

Re/R contra a dependência de S para a susceptibilidade gama-distribuída para o λ = o 4±1 (área azul). A linha tracejada mostra o resultado homogêneo clássico, com referência a = R0S. Note uma redução substancial do re para COVID-19 em NYC e em Chicago, comparado a esse valor. As fracções aproximadas das populações suscetíveis, S, para ambas as cidades são calculadas ao fim de maio de 2020, usando o modelo descrito no papel. B) Reuna o ponto inicial da imunidade (área azul) e o tamanho final da epidemia (FSE, área verde) para susceptibilidades gama-distribuídas. A escala do λ está a mesma que em (a). O FSE é mostrado correlação máxima presumida entre a susceptibilidade e a infectividade (χ = 1), que corresponde ao α do CV 2 que varia de 1 a 2. Observe uma redução substancial dos ambos BATIDA e FSE comparados aos resultados clássicos para a população homogênea que são mostrados como linhas pontilhadas precipitadas e verdes do azul, respectivamente
Re/R contra a dependência de S para a susceptibilidade gama-distribuída para o λ = o 4±1 (área azul). A linha tracejada mostra o resultado homogêneo clássico, com referência a = R0S. Note uma redução substancial do re para COVID-19 em NYC e em Chicago, comparado a esse valor. As fracções aproximadas das populações suscetíveis, S, para ambas as cidades são calculadas ao fim de maio de 2020, usando o modelo descrito no papel. B) Reuna o ponto inicial da imunidade (área azul) e o tamanho final da epidemia (FSE, área verde) para susceptibilidades gama-distribuídas. A escala do λ está a mesma que em (a). O FSE é mostrado correlação máxima presumida entre a susceptibilidade e a infectividade (χ = 1), que corresponde ao α do CV 2 que varia de 1 a 2. Observe uma redução substancial dos ambos BATIDA e FSE comparados aos resultados clássicos para a população homogênea que são mostrados como linhas pontilhadas precipitadas e verdes do azul, respectivamente

A teoria unificador

A aproximação actual é visada que prevê não o estado final da manifestação, como com os outros dois, mas a encenação em mudança inteira com relação ao tempo. Isto foi aplicado a COVID-19, e muitos pesquisadores vieram à conclusão que a BATIDA pode ser significativamente mais baixa do que isso chegaram por uns modelos mais convencionais baseados na homogeneidade.

Os pesquisadores consideram o overdispersion, isto é, explosões a curto prazo repentinas da transmissão viral causadas por eventos do superspreader, por exemplo, ser uma fonte mais significativa de variação. No outro fim do espectro é a heterogeneidade persistente, que refere as características comportáveis individuais que se referem um longo período do tempo, que é ligado a uma flutuação mais constante. Tentam reunir ambos considerando a natureza biológica e social da heterogeneidade e do seu papel em alterar a dinâmica epidémica durante todo seu prazo, assim como como determinam a BATIDA e o FSE.

O estudo diz, “em nossa teoria, uma decisão pessoal atender a um grande partido ou uma reunião seria somente significativa à dinâmica epidémica se representa um teste padrão comportável de retorno. Por outro lado, os eventos superspreading são dados forma por variações a curto prazo na infectividade individual (por exemplo, uma pessoa durante a fase altamente infecciosa da doença que atende a um grande recolhimento).”

Os últimos causariam as avaliações exagerados da heterogeneidade comparadas às medidas tempo-calculadas a média ou a longo prazo que são importantes em determinar como as epidemias morrem para fora enquanto a imunidade do rebanho é alcançada.

Comentam que esta aproximação é ambo o “conveniente e praticamente útil” que não precisa mais calibração de esclarecer circunstâncias epidémicas bruta em mudança, mas pode incorporar dados reais. Isto é possível incorporando o λ do factor da imunidade, que encapsula o efeito inteiro da heterogeneidade, em muitos casos. Este factor decide como rapidamente a taxa de reprodução eficaz, re, quedas na fase inicial da manifestação e é instrumental na chegada na BATIDA alterada e no FSE na ausência da mitigação.

Fontes de heterogeneidade

A heterogeneidade entre indivíduos em uma população vem dos factores biológicos, como a função imune, a composição genética, a idade e doenças de coexistência, e os factores sociais, como o número dos contactos sociais próximos um têm. O α do factor da susceptibilidade variaria não somente com imunidade biológica mas seria mais alto nos povos em ocupações de alto risco tais como trabalhadores dos cuidados médicos, ou naquelas que trabalham em cubos sociais, ou provoca sistematicamente o social que afasta regulamentos. Estas fontes caem dentro do λ do factor da imunidade.

Calculando isto, os pesquisadores usaram então os dados empíricos de alta qualidade em hospitalizações, em manutenção (ICU) da unidade de cuidados intensivos, e no número de mortes diárias para calcular o λ do factor da imunidade, de NYC e de Chicago e dos estados de E.U. individuais. Chegaram em uma diminuição marcada no re, indicando o papel de relevo jogado pela heterogeneidade, e um λ do factor da imunidade entre 4 e 5. Isto concorda pròxima com o valor calculado da heterogeneidade social e biológica. Os pesquisadores comentam, de “mostras esta análise como nosso modelo pode fazer previsões concretas e testaveis.”

Projecções e implicações

Os pesquisadores incorporaram sua teoria em um modelo epidemiológico da tempo--infecção para prever os resultados possíveis se uma segunda onda ocorrer em NYC e em Chicago. Suas projecções são que não haverá nenhuma segunda onda em NYC que significa que a BATIDA estêve passada já lá. Em Chicago, que foi batida com intensidade média, a segunda onda é projectada ser uma muito mais suave devido aos efeitos da heterogeneidade, mesmo se nenhuma mitigação é empreendida. Por outro lado, com medidas suaves tais como as máscaras vestindo, limitando recolhimentos em barras internas, em espaços para refeições, e em outras avenidas para eventos do superspreader, e seguindo contactos, a segunda onda poderia ser evitada completamente em tais lugares, sugerem.

Observação *Important

o medRxiv publica os relatórios científicos preliminares que par-não são revistos e, não devem conseqüentemente ser considerados como conclusivos, guia a prática clínica/comportamento saúde-relacionado, ou tratado como a informação estabelecida.

Journal reference:
Dr. Liji Thomas

Written by

Dr. Liji Thomas

Dr. Liji Thomas is an OB-GYN, who graduated from the Government Medical College, University of Calicut, Kerala, in 2001. Liji practiced as a full-time consultant in obstetrics/gynecology in a private hospital for a few years following her graduation. She has counseled hundreds of patients facing issues from pregnancy-related problems and infertility, and has been in charge of over 2,000 deliveries, striving always to achieve a normal delivery rather than operative.

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