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Gli scienziati mettono a punto il nuovo metodo per stimare la prevalenza degli anticorpi SARS-CoV-2

La pandemia di malattia di coronavirus (COVID-19), causata dal coronavirus 2 (SARS-CoV-2) di sindrome respiratorio acuto severo, continua a provocare la distruzione attraverso il globo.

Le dimensioni della pandemia sono ancora sconosciute poiché molte delle infezioni erano asintomatiche.

La prova di sierologia fornisce un paradigma per la stima del numero delle persone che sono state infettate con SARS-CoV-2, compreso i casi inosservabili dalla prova sistematica.

I metodi statistici tradizionali per stimare la risposta dell'anticorpo non comprendono col passare del tempo i conteggi di caso, che possano essere inesatti.

Ora, gli scienziati alla Simon Fraser University hanno sviluppato un modello bayesano unito per i conteggi di caso ed i dati sierologici, combinando la sensibilità e la specificità.

Nello studio, che è comparso sul medRxiv* del " server " della pubblicazione preliminare, il gruppo egualmente ha modellato le fasi pandemiche con la crescita e la disintegrazione esponenziali. Il modello migliora sopra le stime di massima verosimiglianza condizionando su più dati.

Stima del numero dei casi

Più di un anno nella pandemia, il numero dei casi continua ad aumentare. Tuttavia, molti casi sono inspiegati. I portatori asintomatici, coloro che non sviluppa mai i sintomi, non sono collaudati ordinariamente.

L'infezione SARS-CoV-2 può essere molto più diffusa di quanto indicata dal numero dei casi confermati.

Placchi il diagramma (Koller e Friedman, 2009) indicante il grafico aciclico che governa le relazioni fra le variabili nel nostro modello. Le frecce indicano le dipendenze condizionali, secondo le equazioni nella sezione di metodi. Per la dinamica epidemiologica, supponiamo che il numero dei casi attivi aumenta esponenzialmente con il µ di tariffa e poi diminuisce secondo decadimento esponenziale con il η di tariffa dopo l
Placchi il diagramma (Koller e Friedman, 2009) indicante il grafico aciclico che governa le relazioni fra le variabili nel nostro modello. Le frecce indicano le dipendenze condizionali, secondo le equazioni nella sezione di metodi. Per la dinamica epidemiologica, supponiamo che il numero dei casi attivi aumenta esponenzialmente con il µ di tariffa e poi diminuisce secondo decadimento esponenziale con il η di tariffa dopo l'introduzione delle misure della NPI. I0 è il numero dei casi iniziali fra la popolazione. Questo disegno schematico rappresenta la prevalenza dell'anticorpo durante l'aumento e poi una caduta della pandemia durante una monofase. (Per esempio, fase 1 della pandemia dentro B.C. da gennaio fino alla fine di maggio.)

Per conoscere le dimensioni della pandemia COVID-19, è cruciale condurre la prova di sierologia. Gli obiettivi correnti di studio per usare un metodo bayesano e per applicarlo a sierologia ed a dati di conteggio di caso dalla maggior area in British Columbia, Canada di Vancouver, durante la prima onda pandemica.

Il gruppo ha integrato la sensibilità della prova e la specificità con un modello epidemiologico per il caso conta per arrivare ai risultati di studio. Il gruppo ha migliorato il suo metodo sopra lavoro precedente nelle misure di sierologia integrando l'incertezza circa accuratezza di prova.

I metodi permettono che i dati sierologici si combinino con il caso SARS-CoV-2 conta dalle prove di reazione a catena (PCR) della polimerasi per migliorare il preventivo la prevalenza della risposta dell'anticorpo, per calcolare il numero delle infezioni individuate e per predire le tendenze relative future alla pandemia di coronavirus.

Dopo la computazione, il gruppo stima una prevalenza media posteriore dell'anticorpo di 0,57 per cento nella maggior area di Vancouver durante la prima onda pandemica. Ciò abbina i preventivi precedenti di 0,55 per cento.

“I nostri termini posteriori su più dati (conteggi di caso) ed è costretto dalla dinamica di malattia ed in modo da prevediamo meno incertezza nei nostri preventivi (questo è riflesso nei nostri intervalli di confidenza più stretti),„ il gruppo spiegato.

Il gruppo ha concluso che i preventivi abbinano quelli dai metodi classici. Tuttavia, il preventivo del gruppo è più accurato.

Cima: Numero stimato delle infezioni nella maggior area di Vancouver fra il 26 gennaio ed il 27 maggio. Media del posteriore indicata dalla linea continua con la banda credibile di 95% nel grey. Fondo: Casi osservati a Vancouver sopra lo stesso calendario.
Cima: Numero stimato delle infezioni nella maggior area di Vancouver fra il 26 gennaio ed il 27 maggio. Media del posteriore indicata dalla linea continua con la banda credibile di 95% nel grey. Fondo: Casi osservati a Vancouver sopra lo stesso calendario.

Importanza della prova di sierologia

Gli anticorpi sono individuati solitamente nel sangue dei quei positivo provato per COVID-19, mostrante essi hanno sviluppato una risposta immunitaria all'infezione. La prova di sierologia determina la presenza di questi anticorpi per individuare le infezioni precedenti in quelle con pochi o nessun sintomi.  

Oltre ad individuare le dimensioni della pandemia, la prova di sierologia può anche aiutare gli scienziati a determinare quanto gli anticorpi della protezione forniscono contro reinfezione. Ciò può anche aiutare negli sforzi correnti della vaccinazione.

Più ulteriormente, è destinata per stimare la percentuale della popolazione precedentemente infettata con il virus. I dati possono contribuire a guidare la risposta alla pandemia per proteggere la sanità pubblica.

Tributo globale di caso

Molti paesi hanno imposto i nuovi lockdowns mentre il numero delle infezioni SARS-CoV-2 sale. Il numero totale dei casi ha raggiunto oltre 127 milioni, mentre 2,79 milione di persone sono morto.

Gli Stati Uniti riferiscono il più alto numero dei casi, raggiungente oltre 30,33 milioni, seguito dal Brasile e dall'India, con oltre 12,57 milione e 12 milioni, rispettivamente. Nel frattempo, la Francia ha riferito i casi agitati, con il suo tributo di caso che principale 4,61 milioni, seguito dalla Russia e dal Regno Unito, con 4,47 milione e 4,35 milione casi, rispettivamente.

Gli sforzi vaccino hanno srotolato in molti paesi e gli esperti in salubrità invitano i residenti ad ottenere i loro colpi. Sebbene la minaccia di nuove varianti possa pregiudicare gli sforzi della vaccinazione, proteggere il maggior numero possibile può diminuire il carico sui sistemi sanitari.

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Angela Betsaida B. Laguipo

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Angela Betsaida B. Laguipo

Angela is a nurse by profession and a writer by heart. She graduated with honors (Cum Laude) for her Bachelor of Nursing degree at the University of Baguio, Philippines. She is currently completing her Master's Degree where she specialized in Maternal and Child Nursing and worked as a clinical instructor and educator in the School of Nursing at the University of Baguio.

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