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I paesi con le popolazioni più anziane hanno più alte infezioni SARS-CoV-2 e le morti, dice lo studio

Più di un anno nella pandemia di malattia 2019 di coronavirus (COVID-19), causata dal coronavirus 2 (SARS-CoV-2) di sindrome respiratorio acuto severo, la differenza nella severità della sindrome clinica dai livelli di reddito estesi a tutto il paese è diventato chiaro. Una nuova pubblicazione preliminare, rilasciata sul " server " del medRxiv*, esamina alcuni reticoli rivelatori da uno studio sui fattori che funzionano nelle regioni differenti e nei country, per offrire le ipotesi plausibili di queste variazioni.

Parecchi ricercatori hanno indicato i fattori quali i disgaggi differenti ed i profili delle interazioni sociali all'interno delle famiglie, delle infezioni endemiche e della popolazione mediana invecchiano mentre pregiudicando il rischio COVID-19 e la mortalità.

Tuttavia, questi fattori non sono stati trovati per formare una struttura connessa con cui il rischio di severità clinica può essere preveduto. Lo studio corrente ha mirato ad installare una tal rete delle ipotesi collegate ai driver della diffusione virale, della distribuzione di età fra i casi e gli infortuni mortali e dei tassi di mortalità di caso livelli della popolazione.

Tendenziosità di constatazione

Il più alto numero dei casi e delle morti dovuto COVID-19 è stato riferito in Americhe, mentre l'Africa contribuisce meno di 3% delle morti totali e di proporzione ancora più piccola di casi globali, anche se harbors quasi 15% della gente del mondo.

Le ragioni offerte per la perdita sembrante di severità clinica in paesi a basso reddito (LICs) includono quelle per quanto riguarda la sotto-constatazione (meno prova, accesso difficile alla sanità) e quelle per quanto riguarda controllo più efficace o più iniziale (le misure dinamiche di contenimento avviate dagli avvisi che pubblicano dai paesi commoventi più in anticipo ed abbassano la trasmissione della comunità).

I deficit di segnalazione in LICs sono probabili pregiudicare la qualità dei dati sui casi riferiti e delle morti rendendogli meno rappresentante. Le tariffe di prova e la priorità della prova negli scenari tracciati dalle risorse limitate possono modificare così significativamente gli effetti evidenti dell'età sull'età media dei casi e delle morti, comunque non abolente lo.

Età mediana della popolazione

I fattori demografici, compreso una più grande percentuale di giovani e una più grande percentuale di gente più anziana in buona salute, potrebbero anche diminuire la dimensione della frazione a rischio della malattia severa. La protezione della gente più anziana può anche essere più efficace dovuto la frazione più bassa della gente in questo gruppo d'età.

Anche dopo registrare per ottenere le strutture della popolazione in relazione all'età della popolazione, i ricercatori hanno trovato che la distribuzione dei casi e degli infortuni mortali è rimanere molto differente. Le regioni di PAHO e dell'EURO hanno avute un'età mediana di caso inferiore di 40 e un'età media della fatalità di caso superiore di 70. L'inverso era il caso nella regione di AFRO, con i casi principalmente superiore a 40 e ad infortuni mortali inferiore a 70.

Quindi, l'età mediana della popolazione era determinante per le differenze di comprensione nella trasmissione virale come pure l'infezione ed i tassi di mortalità. Anche dopo la età-normalizzazione, la struttura della popolazione in relazione all'età di una popolazione rimane significativamente associata con queste tariffe.

In paesi con una popolazione più anziana, l'età media della morte era più alta, indicando il ruolo possibile di più alta qualità di sanità nella minimizzazione delle morti evitabili fra i giovani, anche se erano più probabili essere infettate. Molte morti in tali paesi si sono presentate fra i residenti degli impianti di cura a lungo termine, che sono principalmente molto più vecchi.

Questi paesi egualmente hanno mostrato una più giovane età della morte nella gente con i comorbidities di fondo cronici, forse rispecchiando l'aumento di tali termini in questi paesi ad un'età più bassa.

Interazioni della famiglia

LICs è caratterizzato tipicamente dalle più grandi famiglie, con parecchi rami e generazioni che dividono lo stesso spazio vitale, che si penserebbe che abbia neutralizzato gli effetti favorevoli del precedente, tuttavia.

Mentre i bambini sembrano essere sia meno suscettibili che meno contagiosi infettati una volta con SARS-CoV-2, il ruolo che svolgono nella sua trasmissione ancora è sconvolto. Nel gruppo d'età 11-18 anni, bambini possono determinare la trasmissione in gran parte. Tuttavia, questo varia dall'età e dalla posizione geografica.

in Europa, i bambini ed i giovani si mescolano principalmente con i loro pari, permettendo alla diffusione della malattia attraverso le famiglie. In Asia del Sud, si mescolano con il resto della famiglia attraverso le generazioni. In generale, i paesi con un'età mediana bassa della popolazione non mostrano gli stessi profili delle interazioni della famiglia di in Europa.

Tali risultati indicano più a basso rischio in più giovani popolazioni che una persona più anziana vulnerabile nella famiglia può entr inare contatto con una persona contagiosa. Quindi, entrambi il rischio di infezione, morte ed in avanti diffusione sono più bassi.

La vita e le differenze urbane nelle dimensioni dell'urbanizzazione potrebbero pregiudicare quanto i bambini misti principalmente con i loro pari hanno confrontato ad altre fasce d'età.

Struttura causale proposta dei fattori che determinano i risultati di transmissibility SARS-CoV-2 e di malattia COVID-19. Caselle colorate nelle variabili del
Struttura causale proposta dei fattori che determinano i risultati di transmissibility SARS-CoV-2 e di malattia COVID-19. Caselle colorate nelle variabili del pink=outcome; caselle colorate in blue=exposures di interesse; caselle colorate nei green=covariates per cui abbiamo ottenuto i dati; caselle colorate nei grey=covariates e nelle variabili intermedie di risultato per cui non abbiamo ottenuto i dati. Le linee punteggiate rappresentano le ipotesi esplorate in questo studio.

Infezioni endemiche

Le infezioni endemiche preesistenti possono anche contribuire ad più alta immunità contro il virus al riferimento, poichè incoraggiano un microbiome più diverso e più non Xerox, un'più alta risposta immune innata e una probabilità diminuita della tempesta di citochina che caratterizza COVID-19 severo.

Uno studio più iniziale collega la protezione relativamente alta contro COVID-19 severo alle infestazioni helmintic e parassitarie diffuse in molte popolazioni di LIC, da prima infanzia in avanti, con i loro effetti forte immunomodulatory. Gli effetti immunomodulatory delle infestazioni e delle infezioni endemiche sono stati scontati nello studio corrente, sebbene i dati fossero evidentemente radi.

La filariosi globalmente è stata osservata per essere associata inversamente con prevalenza COVID-19. I ricercatori suggeriscono che la ragione potrebbe essere collegata allo sviluppo degli anticorpi di IgA (immunoglobulina A), collegati ad immunità mucosa, in queste persone.

Gli anticorpi di IgA determinano una risposta più antinfiammatoria come pure una risposta immunitaria cellulare obliqua Th2. Ciò ha potuto neutralizzare la tendenza a sviluppare una risposta di Th1-biased in COVID-19 severo in quelle già esposte a filariosi. Il risultato è una riduzione dell'infezione sintomatica SARS-CoV-2 e dei velociti di trasmissione più bassi.

Prevalenza di malaria, particolarmente dovuto il falciparum del plasmodio, anche contribuito al rischio di infezione ereditaria, forse perché questo parassita causa la generazione di anticorpi che possono interagire con molti antigeni differenti. Ciò può permettere un maggior livello di immunità preesistente all'infezione SARS-CoV-2.

Ulteriore ricerca dettagliata può contribuire a capire come le infestazioni helmintic preesistenti pregiudicano i rischi di malattia COVID-19.

Che cosa sono le implicazioni?

Lo studio è limitato tramite la constatazione difficile dei casi nella maggior parte del LICs, per varie ragioni, che piombo a tendenziosità significativa. La comprensione incompleta del virus stessa ulteriore esacerba l'effetto di tali fattori di confusione.

Ulteriori studi sulle componenti sociodemografiche di COVID-19 sono necessari da capire come è trasmessa attraverso le interazioni sociali in varie impostazioni, compreso le situazioni urbane e rurali. Ciò ha potuto contribuire ad evolvere gli indirizzi di massima per aiutare con la gestione tempestiva delle pandemie future pure.

Avviso *Important

il medRxiv pubblica i rapporti scientifici preliminari che pari-non sono esaminati e, pertanto, non dovrebbero essere considerati conclusivi, guida la pratica clinica/comportamento correlato con la salute, o trattato come informazioni stabilite.

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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