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O estudo calcula uma mais baixa imunidade do rebanho a SARS-CoV-2 nos E.U.

Um estudo novo publicado no medRxiv* do server da pré-impressão mostra em outubro de 2020 aquele que reconhece as diferenças na composição de população, na conexão e na distribuição, assim como as diferenças inter-individuais na imunidade, na susceptibilidade e na infectividade, são cruciais a calcular a imunidade do rebanho alcançada em conseqüência do coronavirus natural 2 da Síndrome Respiratória Aguda Grave (SARS-CoV-2) mais exactamente. Este conhecimento é crucial em dar forma a políticas de retenção apreciáveis para o futuro.

Modelos epidemiológicos clássicos

No modelo tradicional da doença infecciosa, o contacto entre povos é supor para ocorrer homogênea entre grupos de idade e partes diferentes do país. Igualmente não esclarece variações individuais em termos da infectividade e da susceptibilidade ao vírus.

Assim, uns modelos mais novos tentam incorporar a mistura heterogênea, reconhecendo que para a maioria de povos, as interacções sociais ocorrem dentro de um círculo relativamente pequeno limitado por similaridades na idade e no lugar. O número de pessoas que se movem através dos limites destes grupos é baixo.

Ponto inicial artificial alto da imunidade do rebanho?

O cálculo convencional para detecta o ponto inicial acima de que a porcentagem contaminada da população (a proporção que foi removida da fracção suscetível) é grande bastante impedir que bastante infecções novas ocorram tais que a epidemia pode propagar. Assim, o ponto inicial da imunidade do rebanho (HIT) indica um valor para o nível de imunidade da população que manterá umas manifestações mais adicionais da ocorrência. O ponto inicial clássico para a imunidade do rebanho é expressado como 1 - 1/R0 (R0 que é o número da reprodução).

A pandemia da gripe de 1918 é pensada para ter tido um R0 ~2,9, correspondendo a um ponto inicial da imunidade do rebanho (HIT) de aproximadamente 66%. Além disso, a maioria de cientistas consideram que a imunidade do rebanho para COVID-19 exige que 60% ou mais da população que está sendo contaminada para um R0 de 2,5. Contudo, na realidade, a BATIDA em 1918 era provavelmente mais perto de 33%, desde que somente um terço da população do mundo é pensado realmente para ter sido contaminado.

A pandemia de gripe H1N1 de 2009 foi calculada para ter um R0 entre 1,2 e 1,6, correspondendo a uma BATIDA de 28,5% baseados no modelo clássico. Isto foi em contraste com as avaliações do CDC que mostram que somente um quinto da população dos E.U. estêve contaminado antes que a pandemia morreu para fora.

Estes superestimam são baseados na suposição implícita nos modelos tradicionais que a população suscetível e os testes padrões de mistura são homogêneos.

A rede que é a base do modelo.
A rede que é a base do modelo.

Imunidade Pre-existente compreensiva

O modelo actual olha como as diferenças na distribuição espacial e no estado imune de indivíduos suscetíveis impactam a imunidade do rebanho. Isto foi trazido ao pelotão da frente do debate sobre a BATIDA real por uns pesquisadores mais adiantados.

Muitos indivíduos uninfected têm as pilhas de T que cruz-reagem com o SARS-CoV-2 devido a umas exposições anuais mais adiantadas do coronavirus. De facto, 9 de 10 povos têm anticorpos aos coronaviruses a dada altura de suas vidas, embora podem durar em qualquer lugar entre meses enquanto 34 anos.

Presentemente, alguns investigador calculam uma predominância de 35% das pilhas de T do ajudante devido à exposição prévia a estes coronaviruses comuns, e é, conseqüentemente, necessário que o papel jogado por estas pilhas no contexto da severidade e do resultado clínicos esteja estudado.

A existência da imunidade inata à doença é um outro factor a ser avaliado. Tal variação individual contribui à avaliação final da BATIDA.

Um modelo mais adiantado do dois-compartimento com o um grupo que é imune ao vírus em conseqüência da imunidade inata ou cruz-reactiva indica que o tamanho deste grupo com relação ao outro, junto com o valor R0, e o grau a que ambos os grupos misturam, causarão variações marcadas na BATIDA. Os autores sugerem que alguns lugar possam bem ter conseguido a imunidade do rebanho já. Um formulário alterado deste modelo é usado igualmente no estudo actual para representar o papel da imunidade parcial.

Modelos espaciais para incorporar a heterogeneidade

Em um dos modelos mais adiantados, os pesquisadores apresentaram seis grupos idade-estratificados em uma comunidade, com contacto heterogêneo entre os grupos. Isto mostrou que a BATIDA poderia significativamente ser abaixada a, por exemplo, 43%, com contacto heterogêneo.

O estudo actual visualiza primeiramente o uso de intervenções não-farmacêuticas uniformes (NPIs) tais como a protecção em casa e as outras medidas, durante o curso inteiro da epidemia. Procuram encontrar um valor para o nível de NPI exigidas no mínimo para assegurar-se de que a primeira onda consiga a imunidade do rebanho em sua conclusão, impedindo uma segunda onda.

A proporção contaminada da população é calculada então como a BATIDA doença-induzida. De acordo com este modelo, a BATIDA será ~47,5% contra 77% com o modelo clássico. Isto é reflectido nos resultados do teste serological em grande escala em New York City, que era assolado pela pandemia. Os testes do anticorpo mostraram uma predominância de 27%, variando de ~13% a ~52% em vários lugar.

Uma segunda avaliação considera a possibilidade de pilhas de T cruz-reactivas em aproximadamente 35% da população, acelerando a recuperação em um dia e reduzindo a mortalidade por 10% contra a população não-imune. Isto reduz a avaliação doença-induzida da BATIDA a ~34%.

Os pesquisadores indicam a importância de tais cálculos: “Mesmo a heterogeneidade modesta no infectiousness e a duração da doença percorrem impactos os níveis de imunidade doença-induzida do rebanho.”

Vacinação visada dos Super-propagadores

O modelo de mistura homogêneo simplista, que igualmente pressupor a infectividade igual para todos os indivíduos em uma população, causou muitas estratégias da saúde pública que visam todos os indivíduos em uma população similarmente. Pelo contrário, diga os autores, os melhores modelos são necessários que tome em consideração diferenças em um número de áreas, incluindo a susceptibilidade, misturando, e infectividade.

Visando os indivíduos muito conectados ou suscetíveis ou infecciosos em cada lugar pela imunização, desde que são centrais a uma transmissão mais adicional da doença, são chaves a impedir uma segunda onda, sugerem os autores.

Implicações

Hoje, muitos estudos do seroprevalence continuam a prophesy que a realização da imunidade do rebanho não está ainda dentro da vista, com base na baixa predominância e na escala extensamente de variação pela localidade. O modelo actual sugere que este seja, de facto, o que é esperado de uma população. Naturalmente, o anticorpo teste próprio é limitado por uma falta da sensibilidade na fase convalescente adiantada, qualidade variável do teste, diminuição rápida no titer do anticorpo, e no titer aumentado do anticorpo com severidade da doença.

Em Manaus, Brasil, onde a pandemia tomou um pedágio pesado, hospitalizações e as mortes de COVID-19 deixaram cair íngreme, embora o seroprevalence nunca aumentou acima de 20%. Isto poderia significar que um de baixo nível dos anticorpos é compatível com imunidade do rebanho em alguns lugares.

Outros investigador apoiam a vista que a heterogeneidade em redes do contacto e no grau de transmissão permite a uma BATIDA muito mais baixa do que supor previamente. A protecção de nós altamente conectados pode conduzir a um aumento da repercussão nas infecções que seguem o abrandamento de tais limitações, com a segunda onda que é mais significativa do que a primeira.

Os investigador resumem: “Nós demonstramos que a proporção da população contaminada para conseguir a imunidade do rebanho pode ser mais baixa do que supor geralmente, que teria implicações significativas para a saúde pública.”

O estudo precisa de ser continuado com uma exploração quantitativa do nível de imunidade do rebanho e transforma estas introspecções nas estratégias da saúde do bom uso em público que visam os focos da transmissão a mais central em cada lugar.

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.

Citations

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