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Os cientistas desenvolvem o método novo para calcular a predominância dos anticorpos SARS-CoV-2

A pandemia da doença do coronavirus (COVID-19), causada pelo coronavirus 2 da Síndrome Respiratória Aguda Grave (SARS-CoV-2), continua a wreak dano através do globo.

A extensão da pandemia é ainda desconhecida desde que muitas das infecções eram assintomáticas.

O teste do Serology fornece um paradigma calculando o número de indivíduos que foram contaminados com SARS-CoV-2, incluindo os casos indetectáveis pelo teste rotineiro.

Os métodos estatísticos tradicionais para calcular a resposta do anticorpo não incorporam as contagens do caso ao longo do tempo, que podem ser imprecisos.

Agora, os cientistas na universidade de Simon Fraser desenvolveram um modelo Bayesian comum para contagens do caso e dados serological, combinando a sensibilidade e a especificidade.

No estudo, que apareceu no medRxiv* do server da pré-impressão, a equipe igualmente modelou as fases pandémicas com crescimento e deterioração exponenciais. O modelo melhora em cima das avaliações da probabilidade máxima condicionando em mais dados.

Calculando o número de casos

Mais do que um ano na pandemia, o número de casos continua a aumentar. Contudo, muitos casos são desaparecido. Os portadores assintomáticos, aqueles que nunca desenvolvem sintomas, não são testados rotineiramente.

A infecção SARS-CoV-2 pode ser muito mais difundida do que indicada pelo número de casos confirmados.

Chapeie o diagrama (Koller e Friedman, 2009) indicando o gráfico acíclico que governa os relacionamentos entre variáveis em nosso modelo. As setas indicam dependências condicionais, de acordo com equações na secção dos métodos. Para a dinâmica epidemiológica, nós supor que o número de casos activos aumenta exponencial com µ da taxa e diminui então de acordo com a deterioração exponencial com η da taxa depois da introdução de medidas da NPI. I0 é o número de casos iniciais entre a população. Este diagrama esquemático representa a predominância do anticorpo durante uma elevação e então uma queda da pandemia sobre uma fase monofásica. (Por exemplo, fase 1 da pandemia dentro B.C. desde fim de janeiro até o fim de maio.)
Chapeie o diagrama (Koller e Friedman, 2009) indicando o gráfico acíclico que governa os relacionamentos entre variáveis em nosso modelo. As setas indicam dependências condicionais, de acordo com equações na secção dos métodos. Para a dinâmica epidemiológica, nós supor que o número de casos activos aumenta exponencial com µ da taxa e diminui então de acordo com a deterioração exponencial com η da taxa depois da introdução de medidas da NPI. I0 é o número de casos iniciais entre a população. Este diagrama esquemático representa a predominância do anticorpo durante uma elevação e então uma queda da pandemia sobre uma fase monofásica. (Por exemplo, fase 1 da pandemia dentro B.C. desde fim de janeiro até o fim de maio.)

Para conhecer a extensão da pandemia COVID-19, é crucial conduzir o teste do serology. Os alvos actuais do estudo para utilizar um método Bayesian e para aplicá-lo ao serology e aos dados da contagem do caso da área maior no Columbia Britânica, Canadá de Vancôver, durante a primeira onda pandémica.

A equipe integrou a sensibilidade do teste e a especificidade com um modelo epidemiológico para o caso conta para chegar nos resultados do estudo. A equipe melhorou seu método em cima dos trabalhos anteriores em medidas do serology integrando a incerteza sobre a precisão do teste.

Os métodos permitem que os dados serological sejam combinados com o caso SARS-CoV-2 contam dos testes da reacção em cadeia (PCR) da polimerase para melhorar a avaliação a predominância da resposta do anticorpo, para calcular o número de infecções detectadas, e para prever as tendências futuras na pandemia do coronavirus.

Após a computação, a equipe calcula uma predominância média traseiro do anticorpo de 0,57 por cento na área maior de Vancôver durante a primeira onda pandémica. Isto combina avaliações precedentes de 0,55 por cento.

“Nosso traseiro condiciona em mais dados (contagens do caso) e é forçado pela dinâmica da doença, e assim que nós esperamos menos incerteza em nossas avaliações (este é reflectido em nossos intervalos de confiança mais apertados),” a equipe explicada.

A equipe concluiu que as avaliações combinam aquelas dos métodos clássicos. Contudo, a avaliação do grupo é mais exacta.

Parte superior: Número calculado de infecções na área maior de Vancôver entre o 26 de janeiro e o 27 de maio. Meio do traseiro mostrado pela linha contínua com a faixa digna de crédito de 95% no cinza. Parte inferior: Casos observados em Vancôver sobre o mesmo prazo.
Parte superior: Número calculado de infecções na área maior de Vancôver entre o 26 de janeiro e o 27 de maio. Meio do traseiro mostrado pela linha contínua com a faixa digna de crédito de 95% no cinza. Parte inferior: Casos observados em Vancôver sobre o mesmo prazo.

Importância do teste do serology

Os anticorpos são detectados geralmente no sangue dos aqueles positivo testado para COVID-19, mostrando eles desenvolveram uma resposta imune à infecção. O teste do Serology determina a presença destes anticorpos detectar infecções precedentes naquelas com poucos ou nenhuns sintomas.  

Independentemente de detectar a extensão da pandemia, o teste do serology pode igualmente ajudar cientistas a determinar quanto os anticorpos da protecção fornecem contra a re-infecção. Isto pode igualmente ajudar em esforços actuais da vacinação.

Mais, é projectado calcular a porcentagem da população contaminada previamente com o vírus. Os dados podem ajudar a guiar a resposta à pandemia para proteger a saúde de público.

Pedágio global do caso

Muitos países impor lockdowns novos enquanto o número das infecções SARS-CoV-2 sobe. O número total de casos alcançou sobre 127 milhões, quando 2,79 milhões de pessoas morrerem.

Os Estados Unidos relatam o número o mais alto de casos, alcançando sobre 30,33 milhões, seguido por Brasil e por Índia, com sobre os 12,57 milhão e 12 milhões, respectivamente. Entrementes, França relatou casos de afluência, com seu pedágio do caso que cobre 4,61 milhões, seguido por Rússia e pelo Reino Unido, com 4,47 milhão e 4,35 milhão casos, respectivamente.

Os esforços vacinais desenrolaram em muitos países, e os peritos da saúde incitam residentes obter seus espetares. Embora a ameaça de variações novas pode afectar esforços da vacinação, proteger o maior número possível pode reduzir a carga em sistemas de saúde.

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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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