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Un lazo inverso posible entre la dengue y COVID-19 en el Brasil

Los investigadores de Duke University, de la universidad federal de Paraiba, de la universidad de Sao Paulo y del asiento de Oswaldo Cruz han observado la asociación entre el pandémico COVID-19 en el Brasil y otros factores, incluyendo la incidencia de la fiebre de dengue en la región. Su estudio titulado, “cómo las ciudades del estupendo-separador, las carreteras, la disponibilidad de la cama de hospital, y la fiebre de dengue influenciaron la epidemia COVID-19 en el Brasil,” era revista liberada del pre-par en el medRxiv* de la prueba preliminar a principios de esta semana.

¿Cuál era este estudio alrededor?

Coronavirus 2 de la neumonía asiática (SARS-CoV-2 ha apretado el mundo en un pandémico mortal que comenzó finales del año pasado y, hasta la fecha, lo ha infectado sobre 32 millones de individuos. El Brasil pone de pie tercer en el número total de los casos COVID-19 en sobre 4,6 millones. El primer denunció que el caso en el país estaba el 26 de febrero de 2020.

Desde la declaración del pandémico en marzo de 2020, los aeropuertos internacionales han estado cerrados en el país para prevenir el asiento de las personas y de la extensión infectadas de la enfermedad. A pesar de esto, ha habido una extensión geográfica irregular de la infección alrededor del país, escribe a los investigadores. La causa detrás de esta distribución irregular de casos y de los índices de muertes en diversas partes del país no se sabe.

Los investigadores escribieron, “… las rutas tomadas por SARS-CoV-2 para alcanzar el territorio brasileño entero seguían siendo misteriosos hasta ahora”. El país tiene cinco regiones oficiales, “norte (NO), nordeste (NE), el Central-Oeste (CO), sureste (SE) y (s) del sur.” Los casos y las muertes fueron distribuidos irregular a través de estas regiones, ellos escribieron. Había diferencias en la incidencia de nuevos casos, el índice de crecimiento o la extensión, la fecha de la llegada de los nuevos casos del extranjero, y el índice de muertes. Éstos fueron estudiados durante los primeros seis meses del pandémico en el Brasil en este estudio.

Los mapas del Brasil fueron utilizados para representar las rutas del longitudinal principal (ANUNCIO), transversales (e H), la diagonal (IL), la parte radial (M.P.), y las carreteras federales del conector (cuarto de galón), así como la evolución de la distribución geográfica de los casos COVID-19 tres fechas (1 de abril, el 1 de junio, y 1 de agosto), y de la distribución COVID-19 de las muertes el 1 de agosto (d). Total, un grupo de 26 carreteras (véase el texto) de las cinco categorías del camino contribuyó al aproximadamente 30% del caso COVID-19 que se extendía en el Brasil. Los números de algunas de estas carreteras que se extienden se destacan en rojo. Note cuántos apuroses (color rojo) para los casos COVID-19 ocurra en las micro-regiones que contienen las ciudades que están situadas a lo largo de las rutas de la carretera importante como BRs 101, 116, 222, 232, 236, 272, 364, 374, 381, 010, 050, 060, 450, y 465. Aunque las distribuciones para los casos COVID-19 y las muertes fueran correlacionadas, las discrepancias geográficas entre las dos distribuciones pueden ser consideradas sin obstrucción comparándolas el 1 de agosto (C y D). Una clave de color (véase la figura parte inferior) alinea las micro-regiones brasileñas (cada comprender varias remolques) según su número de los casos COVID-19 y de muertes.
Los mapas del Brasil fueron utilizados para representar las rutas del longitudinal principal (ANUNCIO), transversales (e H), la diagonal (IL), la parte radial (M.P.), y las carreteras federales del conector (cuarto de galón), así como la evolución de la distribución geográfica de los casos COVID-19 tres fechas (1 de abril, el 1 de junio, y 1 de agosto), y de la distribución COVID-19 de las muertes el 1 de agosto (d). Total, un grupo de 26 carreteras (véase el texto) de las cinco categorías del camino contribuyó al aproximadamente 30% del caso COVID-19 que se extendía en el Brasil. Los números de algunas de estas carreteras que se extienden se destacan en rojo. Note cuántos apuroses (color rojo) para los casos COVID-19 ocurra en las micro-regiones que contienen las ciudades que están situadas a lo largo de las rutas de la carretera importante como BRs 101, 116, 222, 232, 236, 272, 364, 374, 381, 010, 050, 060, 450, y 465. Aunque las distribuciones para los casos COVID-19 y las muertes fueran correlacionadas, las discrepancias geográficas entre las dos distribuciones pueden ser consideradas sin obstrucción comparándolas el 1 de agosto (C y D). Una clave de color (véase la figura parte inferior) alinea las micro-regiones brasileñas (cada comprender varias remolques) según su número de los casos COVID-19 y de muertes.

¿Qué fue encontrada?

Los resultados de este estudio mostraron que había cuatro factores importantes asociados a la distribución irregular de los casos COVID-19 en el Brasil. Esto fue encontrada usando el modelado matemático. Algunos de los puntos culminantes de las conclusión eran;

  • Las áreas estupendas del separador incluyeron la ciudad de São Paulo donde había el 80 por ciento de todos los casos en el país
  • 16 ciudades explicaron el 98 a 99 por ciento de todas las cajas en los primeros 3 meses del pandémico.
  • 26 carreteras importantes eran responsables del 30 por ciento de la extensión de los casos COVID-19
  • Los casos subieron en el campo. Sin embargo, debido a la falta de bases de ICU (Unidad de Cuidados Intensivos) en el campo, las cajas seriamente enfermas tuvieron que ser movidas a las ciudades en donde sucumbieron a la infección. Esto llevó a sesgar de tasas de mortalidad en las ciudades, escribió a los investigadores. Llamaron esto el “efecto del bumerán.”
  • Había 3,5 millones de casos de fiebre de dengue entre enero de 2019 y julio de 2020. Esas regiones donde la gente tenía altos niveles del anticuerpo (IgM) para la fiebre de dengue tenían una incidencia inferior de los casos COVID-19, y allí eran también una tasa de crecimiento y una mortalidad más inferiores de la infección.
  • La relación negativa entre COVID-19 no fue considerada con los datos de IgM para el virus de Chikungunya
  • Las personas escriben, “mientras que los casos de la dengue eran más numerosos en el NE, comparado a la NINGUNA región, esta región fue dominada por las ciudades con alto COVID-19 y el número más grande inferior de las incidencias… A de la dengue de ciudades con una alta incidencia de la dengue, y la incidencia muy inferior COVID-19, ocurrida en el SE y TAN las regiones.” Había una incidencia importante inferior de casos en Paraná, Santa Catarina, Río Grande del Sur, Mato Grosso del Sur después del pico inicial en marzo de 2020.
(a) La contribución individual de los 17 capitales del estado que eran responsables del 98% de extenderse de COVID-19 encajona para los 5570 municipios brasileños, del 1 de marzo al 11 de junio. Advertencia cómo São Paulo contribuyó más al de 80% de todo el caso que se extendía durante las primeras semanas de marzo. En el período hasta el 11 de junio, la contribución de São Paulo nunca disminuyó abajo del 30%. Por esa razón, la ciudad etiqueta como la ciudad del [email protected] del estupendo-separador COVID-19. Note también la alta contribución de Rio de Janeiro, de Brasilia, y de cinco Capitales del Estado en la región de nordeste: Fortaleza, Recife, Salvador, São Luís, y João Pessoa. Manaus y Belém eran las ciudades que se extendían más grandes de la región del norte (del Amazonas) y Porto Alegre y Curitiba el más importante de la región del sur. Durante este período, las contribuciones de Goiânia, Campo grande y Cuibá, en la región del Central-Oeste eran el los más grandes de su región pero mucho más pequeños cuando estaban comparadas a otras regiones y a sus separadores. (b) Las barras representan el día que el primer caso COVID-19 (barras azules) fue denunciado oficialmente en cada estado (usando el primer caso de São Paulo el 26 de febrero de 2020 como las 0 referencias), el número de días estimaba por un modelo matemático para que cada estado alcance 500 cajas por 100.000 habitantes (barras amarillas), y los días en los cuales cada uno de estados brasileños alcanza real la marca de 500 casos por 100.000 habitantes (barras anaranjadas). Note cuánto más largo él tomó para los estados como la TA, VAGOS, SC, el SP, VA, ms, banda, magnesio a alcanzar la piedra miliaria de 500/100,000 cuando está comparado a los estados tiene gusto de AP, RR, CA, PA, y en a la región del norte, AL mA, AL CE, AL PB, AL pi, AL SE, AL AL, y AL RN en la región de nordeste, AL ES en la región suroriental, y AL DF en la región del Centro-Oeste.

Implicaciones de las conclusión

Las personas escribieron, “esta correlación inversa entre COVID-19 y la fiebre de dengue fue observada más a fondo en una muestra de países alrededor de Asia y de América latina, así como en las islas en los Océano pacíficos e indios”. Observaron que había una ocasión de la “reactividad cruzada inmunológica” entre los serotipar de DENV (anticuerpos de la dengue) y SARS-CoV-2, una infección de la dengue o la inmunización con una vacuna de la dengue podría ser protectora contra SARS-CoV-2 hasta que una caja fuerte y una vacuna efectiva contra SARS-CoV-2 esté disponibles.

Profesor Miguel Nicolelis, el autor importante del estudio de Duke University, en su declaración, dijo que los virus podrían tener una reactividad cruzada, que podría ser explorada. Éste era el encontrar inesperado de este estudio, él dijo.

Los investigadores especularon que hay otros flaviviruses tales como Zika y fiebre amarilla que puedan tener acciones recíprocas inmunológicas cruzadas con SARS-CoV-2, que necesitan ser explorados. Éstos podían ofrecer soluciones para parar el índice de crecimiento de la infección. Esperan especialmente que la vacuna de la fiebre amarilla podría ayudar a prevenir la extensión de SARS-CoV-2 si muestra immunoreactivity cruzado. Estas especulaciones, sin embargo, necesitarían estudios clínicos ser demostradas para ser efectivas hasta que una caja fuerte y una vacuna efectiva contra el virus esté disponibles.

Advertencia *Important

el medRxiv publica los partes científicos preliminares que par-no se revisan y, por lo tanto, no se deben mirar como concluyentes, conduce práctica clínica/comportamiento relativo a la salud, o tratado como información establecida.

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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