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Les pays avec des populations plus âgées ont des infections SARS-CoV-2 plus élevées et les morts, indique l'étude

Plus qu'une année dans la pandémie de la maladie 2019 de coronavirus (COVID-19), provoquée par le coronavirus 2 (SARS-CoV-2) de syndrôme respiratoire aigu sévère, la différence dans la gravité du syndrome clinique par les niveaux de revenu nationaux est devenu clair. Un prétirage neuf, relâché sur le serveur de medRxiv*, examine quelques configurations indiquées par une étude des facteurs fonctionnant dans différentes régions et countrys, pour offrir des hypothèses plausibles de ces variations.

Plusieurs chercheurs ont indiqué des facteurs tels que différentes écailles et les profils des interactions sociales dans des familles, des infections endémiques et la population médiane vieillissent pendant qu'affectant le risque COVID-19 et la mortalité.

Cependant, ces facteurs ne se sont pas avérés pour former un cadre branché par lequel le risque de gravité clinique puisse être prévu. L'étude actuelle a visé à installer un tel réseau des hypothèses liées aux gestionnaires de l'écart viral, de la répartition par âges parmi des cas et des morts, et des régimes de fatalité de cas niveau de la population.

Polarisation d'évaluation

Le nombre le plus élevé des cas et de morts dues à COVID-19 a été rapporté en Amériques, alors que l'Afrique contribue moins de 3% des morts totales et d'une proportion encore plus petite de cas globaux, quoiqu'elle héberge presque 15% des gens du monde.

Les raisons offertes pour la perte semblante de gravité clinique dans les pays à faibles revenus (LICs) comprennent ceux concernant la sous-évaluation (moins de contrôle, d'accès faible à la santé), et ceux concernant un contrôle plus efficace ou plus tôt (les mesures proactives d'endiguement déclenchées par les alertes publiant des pays affectés plus tôt, et abaissent la boîte de vitesses de communauté).

Les déficits d'enregistrement de LICs sont susceptibles d'affecter la qualité des caractéristiques sur des cas rapportés et des morts en lui effectuant moins de préposé du service. Les régimes de contrôle et le classement par ordre de priorité du contrôle dans les scénarios marqués par les moyens limités peuvent de manière significative modifier ainsi les influences de l'âge apparentes sur l'âge moyen des cas et des morts, ne le supprimant cependant pas.

Âge médian de population

Les facteurs démographiques, y compris une plus grande proportion des jeunes, et une plus grande proportion de personnes plus âgées en bonne santé, ont pu également avoir réduit la taille de la fraction en danger pour la maladie sévère. L'armature des personnes plus âgées a pu également avoir été due plus efficace à la fraction inférieure des gens à cette tranche d'âge.

Même après le réglage aux répartitions par âge de population, les chercheurs ont constaté que la distribution des cas et des morts est demeurée très différente. Les régions d'EURO et d'OPS ont eu un âge médian de cas de en-dessous de 40 et un âge moyen de la fatalité de cas de au-dessus de 70. L'inverse était le cas dans la région AFRO, avec des cas en grande partie au-dessus de 40 et de morts en-dessous de 70.

Ainsi, l'âge médian de population était essentiel aux différences de compréhension dans la transmission du virus, ainsi qu'aux régimes d'infection et de fatalité. Même après l'âge-standardisation, la répartition par âge d'une population demeure sensiblement associée à ces régimes.

Dans les pays avec une population plus âgée, l'âge moyen de la mort était plus élevé, indiquant le rôle possible d'une qualité plus élevée de santé en réduisant à un minimum les morts évitables parmi les jeunes, quoiqu'elles aient été pour être infectées. Beaucoup de morts dans de tels pays se sont produites parmi des résidants des établissements de soins à long terme, qui sont en grande partie beaucoup plus anciens.

Ces pays ont également montré un plus jeune âge de la mort dans les gens avec des comorbidités fondamentales continuelles, peut-être reflétant l'augmentation de telles conditions dans ces pays à un âge inférieur.

Interactions de famille

LICs sont type caractérisés par des familles plus nombreuses, avec plusieurs succursales et rétablissements partageant le même espace vital, qui serait attendu pour contrecarrer les effets favorables de l'ancien, cependant.

Tandis que les enfants semblent être une fois infectés moins susceptible et moins infectieux avec SARS-CoV-2, le rôle qu'ils jouent par sa transmission est encore ébranlé. À la tranche d'âge 11-18 ans, enfants peuvent piloter la boîte de vitesses en grande partie. Cependant, ceci varie par âge et situation géographique.

En Europe, les enfants et les jeunes gens se mélangent en grande partie à leurs pairs, activant la propagation de la maladie en travers des familles. En Asie du sud, ils se mélangent au reste de la famille en travers des rétablissements. De façon générale, les pays avec un âge médian inférieur de population ne montrent pas les mêmes profils des interactions de famille que dans Europe.

De telles découvertes indiquent plus à faible risque dans de plus jeunes populations qu'une personne plus âgée vulnérable dans la famille peut entrer en contact avec une personne infectieuse. Ainsi, les deux le risque d'infection, la mort et en avant écart est inférieur.

La vie et les différences urbaines dans l'ampleur de l'urbanisation pourraient affecter combien les enfants se sont mélangés en grande partie à leurs pairs comparés à d'autres tranches d'âge.

Cadre causal proposé des facteurs déterminant des résultats du transmissibility SARS-CoV-2 et de la maladie COVID-19. Cadres colorés dans des variables de
Cadre causal proposé des facteurs déterminant des résultats du transmissibility SARS-CoV-2 et de la maladie COVID-19. Cadres colorés dans des variables de pink=outcome ; cadres colorés dans les blue=exposures d'intérêt ; cadres colorés dans les green=covariates pour lesquels nous avons obtenu des caractéristiques ; cadres colorés dans les grey=covariates et les variables intermédiaires de résultats pour lesquels nous n'avons pas obtenu des caractéristiques. Les traits pointillés représentent des hypothèses explorées dans cette étude.

Infections endémiques

Les infections endémiques préexistantes ont pu également avoir contribué à une immunité plus élevée contre le virus à la ligne zéro, car elles encouragent un microbiome plus divers et plus compétitif, une réactivité immunisée innée plus élevée, et une possibilité réduite de la tempête de cytokine qui caractérise COVID-19 sévère.

Une étude plus tôt joint la protection relativement élevée contre COVID-19 sévère aux infestations helmintic et parasites répandues dans beaucoup de populations de LIC, contre la petite enfance en avant, avec leurs effets fortement immunomodulateurs. Les effets immunomodulateurs des infestations endémiques et des infections ont été escomptés dans l'étude actuelle, bien que la caractéristique soit évidemment clairsemée.

On a mondial observé la filariose pour être inversement associé à la prévalence COVID-19. Les chercheurs proposent que la raison pourrait être liée au développement d'IgA (anticorps d'immunoglobuline A), liés à l'immunité muqueuse, dans ces personnes.

Les anticorps d'IgA pilotent une réaction plus anti-inflammatoire, ainsi qu'une réponse immunitaire cellulaire Th2 de travers. Ceci a pu contrecarrer la tendance de développer une réaction de Th1-biased dans COVID-19 sévère dans ceux déjà exposés à la filariose. Le résultat est une réduction de l'infection SARS-CoV-2 symptomatique et des débits de transmission inférieurs.

Prévalence de malaria, particulièrement due au falciparum de Plasmodium, également contribué au risque d'une infection transmissible, peut-être parce que ce parasite entraîne le rétablissement des anticorps qui peuvent agir l'un sur l'autre avec des beaucoup des différents antigènes. Ceci a pu avoir permis un niveau plus grand d'immunité préexistante à l'infection SARS-CoV-2.

Davantage de recherche détaillée peut aider à comprendre comment les infestations helmintic préexistantes affectent les risques de maladie COVID-19.

Quelles sont les implications ?

L'étude est limitée par l'évaluation faible des cas dans la plupart de LICs, pour des raisons diverses, qui mène à la polarisation significative. La compréhension inachevée du virus elle-même autre aggrave l'effet de tels facteurs de confusion.

D'autres études sur les corrélations sociodémographiques de COVID-19 sont nécessaires pour comprendre comment elle est transmise en travers des interactions sociales dans un grand choix de réglages, y compris des situations urbaines et rurales. Ceci a pu aider à évoluer les directives grandes pour aider avec le management opportun de futures pandémies aussi bien.

Avis *Important

le medRxiv publie les états scientifiques préliminaires qui pair-ne sont pas observés et ne devraient pas, en conséquence, être considérés comme concluants, guident la pratique clinique/comportement relatif à la santé, ou traité en tant qu'information déterminée.

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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