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Um relacionamento inverso possível entre a dengue e o COVID-19 em Brasil

Os pesquisadores de Duke University, da universidade federal de Paraiba, da universidade de Sao Paulo e da fundação de Oswaldo Cruz olharam a associação entre a pandemia COVID-19 em Brasil e outros factores, incluindo a incidência da febre de dengue na região. Seu estudo intitulado, “como as cidades do super-propagador, as estradas, a disponibilidade da base de hospital, e a febre de dengue influenciaram a epidemia COVID-19 em Brasil,” era revisão liberada do pre-par no medRxiv* da pré-impressão cedo esta semana.

Que era este estudo aproximadamente?

Coronavirus 2 da Síndrome Respiratória Aguda Grave (SARS-CoV-2 prendeu o mundo em uma pandemia mortal que começasse o fim do ano passado e, até agora, o contaminou sobre 32 milhão indivíduos. Brasil está o terceiro no número total dos casos COVID-19 sobre em 4,6 milhões. O primeiro relatou que o caso no país era o 26 de fevereiro de 2020.

Desde a declaração da pandemia em março de 2020, os aeroportos internacionais foram fechados no país impedir a entrada das pessoas e da propagação contaminadas da doença. Apesar disto, houve uma propagação geográfica desigual da infecção em torno do país, escreve os pesquisadores. A causa atrás desta distribuição desigual dos casos e de taxas de mortes em partes diferentes do país não é sabida.

Os pesquisadores escreveram, “… as rotas tomadas por SARS-CoV-2 para alcançar o território brasileiro inteiro permaneceram misteriosos até aqui”. O país tem cinco regiões oficiais, “norte (NO), nordeste (NE), Central-Oeste (CO), sudeste (SE) e (s) sul.” Os casos e as mortes foram distribuídos desigualmente através destas regiões, eles escreveram. Havia umas diferenças na incidência dos novos casos, na taxa de crescimento ou de propagação, na tâmara da chegada dos novos casos de no exterior, e na taxa de mortes. Estes foram estudados sobre os primeiros seis meses da pandemia em Brasil neste estudo.

Os mapas de Brasil foram usados para representar as rotas do longitudinal principal (ANÚNCIO), transversal (e H), diagonal (IL), radial (M.P.), e estradas federais do conector (quarto), assim como a evolução da distribuição geográfica dos casos COVID-19 em três tâmaras (1º de abril, o 1º de junho, e 1º de agosto), e da distribuição COVID-19 das mortes o 1º de agosto (d). Total, um grupo de 26 estradas (veja o texto) de todas as cinco categorias da estrada contribuiu a aproximadamente 30% do caso COVID-19 que espalha durante todo Brasil. Os números de algumas destas estradas de espalhamento são destacados no vermelho. Observe quantos pontos quentes (cor vermelha) para os casos COVID-19 ocorra nas micro-regiões que contêm as cidades que são ficadas situadas ao longo das rotas da estrada principal como BRs 101, 116, 222, 232, 236, 272, 364, 374, 381, 010, 050, 060, 450, e 465. Embora as distribuições para os casos COVID-19 e as mortes sejam correlacionadas, as discrepâncias geográficas entre as duas distribuições podem claramente ser consideradas comparando as o 1º de agosto (C e D). Um código de cor (veja a figura parte inferior) classifica micro-regiões brasileiras (cada inclusão de diversos reboques) de acordo com seu número dos casos COVID-19 e das mortes.
Os mapas de Brasil foram usados para representar as rotas do longitudinal principal (ANÚNCIO), transversal (e H), diagonal (IL), radial (M.P.), e estradas federais do conector (quarto), assim como a evolução da distribuição geográfica dos casos COVID-19 em três tâmaras (1º de abril, o 1º de junho, e 1º de agosto), e da distribuição COVID-19 das mortes o 1º de agosto (d). Total, um grupo de 26 estradas (veja o texto) de todas as cinco categorias da estrada contribuiu a aproximadamente 30% do caso COVID-19 que espalha durante todo Brasil. Os números de algumas destas estradas de espalhamento são destacados no vermelho. Observe quantos pontos quentes (cor vermelha) para os casos COVID-19 ocorra nas micro-regiões que contêm as cidades que são ficadas situadas ao longo das rotas da estrada principal como BRs 101, 116, 222, 232, 236, 272, 364, 374, 381, 010, 050, 060, 450, e 465. Embora as distribuições para os casos COVID-19 e as mortes sejam correlacionadas, as discrepâncias geográficas entre as duas distribuições podem claramente ser consideradas comparando as o 1º de agosto (C e D). Um código de cor (veja a figura parte inferior) classifica micro-regiões brasileiras (cada inclusão de diversos reboques) de acordo com seu número dos casos COVID-19 e das mortes.

Que foi encontrado?

Os resultados deste estudo mostraram que havia quatro factores significativos associados com a distribuição desigual dos casos COVID-19 em Brasil. Isto foi encontrado usar a modelagem matemática. Alguns dos destaques dos resultados eram;

  • As áreas super do propagador incluíram a cidade de São Paulo onde havia 80 por cento de todos os casos no país
  • 16 cidades esclareceram 98 a 99 por cento de todas as caixas nos primeiros 3 meses da pandemia.
  • 26 estradas principais eram responsáveis para 30 por cento da propagação dos casos COVID-19
  • Os casos aumentaram no campo. Contudo, devido à falta de bases de ICU (unidade de cuidados intensivos) no campo, as caixas severamente doentes tiveram que ser movidas para as cidades onde sucumbiram à infecção. Isto conduziu a um enviesamento das taxas de mortalidade nas cidades, escreveu os pesquisadores. Chamaram este do “o efeito Bumerangue.”
  • Havia 3,5 milhão casos da febre de dengue entre janeiro de 2019 e julho de 2020. Aquelas regiões onde os povos tiveram níveis altos do anticorpo (IgM) para a febre de dengue tiveram uma baixa incidência dos casos COVID-19, e lá foram igualmente uma taxa e uma mortalidade mais baixas de crescimento da infecção.
  • A relação negativa entre COVID-19 não foi considerada com dados de IgM para o vírus de Chikungunya
  • A equipe escreve, “quando os casos da dengue eram mais numerosos no NE, comparado a NENHUMA região, esta região foi dominada por cidades com COVID-19 alto e baixo número maior das incidências… A da dengue de cidades com uma incidência alta da dengue, e pela incidência COVID-19 muito baixa, ocorrida no SE e ASSIM nas regiões.” Havia uma incidência significativamente baixa dos casos em Paraná, Santa Catarina, Rio Grande do Sul, Mato Grosso do Sul após o ponto inicial em março de 2020.
(a) A contribuição individual dos 17 capitais do estado que eram responsáveis para 98% do espalhamento de COVID-19 encaixota para as 5570 municipalidades brasileiras, do 1º de março ao 11 de junho. Observação como São Paulo contribuiu mais a de 80% de todo o caso que espalha durante as primeiras semanas de março. Ao longo do período até o 11 de junho, a contribuição de São Paulo nunca diminuiu abaixo de 30%. Por essa razão, a cidade foi etiquetada como a cidade do brasileiro do super-propagador COVID-19. Observe igualmente a contribuição alta de Rio de Janeiro, de Brasília, e de cinco capitais de estado na região do nordeste: Fortaleza, Recife, Salvador, São Luís, e João Pessoa. Manaus e Belém eram as cidades de espalhamento as maiores na região norte (das Amazonas) e Porto Alegre e Curitiba o mais importante na região sul. Durante este período, as contribuições de Goiânia, Campo grandioso e Cuibá, na região do Central-Oeste eram os maiores em sua região mas muito menores quando comparados a outras regiões e a seus propagadores. (b) As barras representam o dia onde o primeiro caso COVID-19 (barras azuis) foi relatado oficialmente em cada estado (que usa o primeiro exemplo de São Paulo o 26 de fevereiro de 2020 como as 0 referências), o número de dias calculou em um modelo matemático para que cada estado alcance 500 caixas por 100.000 habitantes (barras amarelas), e os dias em que cada um de estados brasileiros alcança realmente a marca de 500 casos por 100.000 habitantes (barras alaranjadas). Observe quanto mais longo ele tomou para estados como a TA, VAGABUNDOS, SC, o SP, VAI, MS, fotorreceptor, MG alcançar o marco miliário de 500/100,000 quando comparado aos estados gosta de AP, AM, RR, C.A., PA, e na região do norte, AO miliampère, AO CE, AO PB, AO PI, AO SE, AO AL, e AO RN na região do nordeste, AO ES na região do sudeste, e AO DF na região do Centro-Oeste.

Implicações dos resultados

A equipe escreveu, “esta correlação inversa entre COVID-19 e febre de dengue foi observada mais em uma amostra de países em torno de Ásia e de América Latina, assim como nas ilhas nos oceanos pacíficos e indianos”. Notaram que havia uma possibilidade “da reactividade cruzada imunológica” entre serotypes de DENV (anticorpos da dengue) e SARS-CoV-2, uma infecção da dengue ou a imunização com uma vacina da dengue poderia ser protectora contra SARS-CoV-2 até que um cofre forte e uma vacina eficaz contra SARS-CoV-2 se tornem disponíveis.

O professor Miguel Nicolelis, autor principal do estudo de Duke University, em sua indicação, disse que os vírus poderiam ter uma reactividade cruzada, que poderia ser explorada. Este era encontrar inesperado deste estudo, disse.

Os pesquisadores especularam que há outros flaviviruses tais como Zika e a febre amarela que podem ter interacções imunológicas transversais com SARS-CoV-2, que precisam de ser explorados. Estes podiam fornecer soluções para parar a taxa de crescimento da infecção. Esperam especialmente que a vacina da febre amarela poderia ajudar a impedir a propagação de SARS-CoV-2 se mostra o immunoreactivity transversal. Estas especulações, contudo, precisariam estudos clínicos de ser provadas ser eficazes até que um cofre forte e uma vacina eficaz contra o vírus estejam disponíveis.

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. Ananya Mandal

Written by

Dr. Ananya Mandal

Dr. Ananya Mandal is a doctor by profession, lecturer by vocation and a medical writer by passion. She specialized in Clinical Pharmacology after her bachelor's (MBBS). For her, health communication is not just writing complicated reviews for professionals but making medical knowledge understandable and available to the general public as well.

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