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A variação de SARS-CoV-2 Iota aumenta o risco da mortalidade entre uns adultos mais velhos

Um estudo conduzido no departamento de New York City da saúde e higiene mental, EUA, e a escola do carteiro da saúde pública, Universidade de Columbia, EUA, determinou a taxa de transmissão, a capacidade imune do escape, e a taxa de fatalidade da infecção da variação B.1.526 do coronavirus 2 da Síndrome Respiratória Aguda Grave (SARS-CoV-2).

Os resultados revelam que a variação tem um transmissibility consideravelmente mais alto e o potencial imune do escape do que variações previamente de circulação e que pode aumentar a taxa de fatalidade da infecção por 62% - 82% entre uns adultos mais velhos. O estudo está actualmente disponível no server da pré-impressão do medRxiv*.

Fundo

Com a progressão da pandemia da doença 2019 do coronavirus (COVID-19), diversas variações novas de SARS-CoV-2 foram identificadas. Devido à infectividade e à parogenicidade aumentadas, algumas destas variações foram designadas como variações do interesse (VOC) ou variações do interesse (VOI) pela Organização Mundial de Saúde (WHO).

A variação B.1.526 de SARS-CoV-2, igualmente conhecida como a variação do lota, foi identificada primeiramente em New York City em novembro de 2020. Mais tarde, a variação foi detectada em todos os 52 estados e em outras jurisdições nos Estados Unidos, assim como em 27 países através do mundo.

Como observado em um estudo laboratório-baseado, esta variação é modesta resistente à neutralização por anticorpos monoclonais terapêuticos e anticorpos vacinais/infecção-induzidos. Ao contrário, a evidência indica que a variação não aumenta o risco de infecções da descoberta em indivíduos vacinados ou previamente contaminados.

No estudo actual, os cientistas analisaram os conjunto de dados múltiplos epidemiológicos e da população recolhidos em New York City e executaram a modelagem matemática para determinar a taxa de transmissão, a capacidade imune da evasão, e o risco da fatalidade da infecção da variação B.1.526.

Projecto do estudo

Os cientistas utilizaram um sistema da modelo-inferência da rede para calcular a dinâmica da transmissão de SARS-CoV-2 e variáveis e parâmetros do população-nível em New York City. Baseado na informação recolhida, conduziram uma multi-variação do cidade-nível, análise de modelagem idade-estruturada para calcular a infecção e as mudanças imunes da capacidade da evasão para a variação B.1.526. A análise final utilizou os dados obtidos de dois modelos para calcular a taxa de mortalidade variação-específica entre os indivíduos contaminados com SARS-CoV-2 (risco da fatalidade da infecção).      

Para o sistema da modelo-inferência da rede, utilizaram conjunto de dados epidemiológicos múltiplos assim como conjunto de dados da vacinação. Similarmente, a análise modelo da multi-variação utilizou quatro conjunto de dados semanais, incluindo os casos COVID-19 confirmados e suspeitados, as hospitalizações, a mortalidade, e a porcentagem das variações SARS-CoV-2 diferentes que circulam em New York City.

Observações importantes

Em New York City, a predominância do população-nível da infecção SARS-CoV-2 foi calculada para ser 16,6% na extremidade da primeira onda pandémica. Similarmente, na extremidade da segunda onda, a predominância calculada era 41,7%. Quando a maioria de infecções ocorreram na população mais velha durante a primeira onda, a segunda onda causou infecções em todos os grupos de idade.

Comparação de combinações diferentes de mudanças no transmissibility e na propriedade imune do escape para B.1.526. O painel esquerdo mostra a precisão total (a), RMSE relativo (b), e correlação (c) de avaliações do modelo sob o transmissibility diferente e ajustes imunes do escape. Cruzes brancas (x) indica a combinação a mais de funcionamento satisfatório do parâmetro. O painel direito mostra as avaliações modelo usando a combinação a mais de funcionamento satisfatório total do parâmetro (isto é, transmissibility 1.5-3.5% predominância inicial, 15-25% mais alto, e escape 0-10% imune). As linhas e os arredores mostram avaliações e a escala interquartile medianas modelo-simuladas; os pontos mostram observações correspondentes; as cores indicam variações diferentes como especificado na legenda. Note que estas simulações modelo usaram a mesma taxa da infecção-detecção, hospitalização-taxa e IFR (isto é, médio durante novembro de 2020-abril de 2021); isto é, não esclareceram mudanças caso que severidade da verificação ou da doença na semana durante este período, devido a, por exemplo, aumentos na severidade da doença pelas variações novas. Como tal, havia uns desvios maiores das observações durante uns meses mais atrasados da simulação com mais infecções pelas variações novas.
Comparação de combinações diferentes de mudanças no transmissibility e na propriedade imune do escape para B.1.526. O painel esquerdo mostra a precisão total (a), RMSE relativo (b), e correlação (c) de avaliações do modelo sob o transmissibility diferente e ajustes imunes do escape. Cruzes brancas (x) indica a combinação a mais de funcionamento satisfatório do parâmetro. O painel direito mostra as avaliações modelo usando a combinação a mais de funcionamento satisfatório total do parâmetro (isto é, transmissibility 1.5-3.5% predominância inicial, 15-25% mais alto, e escape 0-10% imune). As linhas e os arredores mostram avaliações e a escala interquartile medianas modelo-simuladas; os pontos mostram observações correspondentes; as cores indicam variações diferentes como especificado na legenda. Note que estas simulações modelo usaram a mesma taxa da infecção-detecção, hospitalização-taxa e IFR (isto é, médio durante novembro de 2020-abril de 2021); isto é, não esclareceram mudanças caso que severidade da verificação ou da doença na semana durante este período, devido a, por exemplo, aumentos na severidade da doença pelas variações novas. Como tal, havia uns desvios maiores das observações durante uns meses mais atrasados da simulação com mais infecções pelas variações novas.

Transmissibility e potência imune da evasão da variação B.1.526

Um aumento rápido em casos de B.1.526-infected foi observado durante a segunda onda pandémica. Antes da identificação da variação em uma vizinhança específica pela primeira vez ao princípio de novembro de 2020, um aumento gradual na taxa de transmissão SARS-CoV-2 total foi observado na mesma vizinhança. A taxa de transmissão permaneceu alta entre os novembro de 2020 e fevereiro de 2021, seguidos por uma redução à linha de base quando a variação B.1.526 se tornou dominante em toda a cidade. Ao contrário, a taxa de transmissão permaneceu constante em outras vizinhanças. Totais, estas observações indicam que a elevação na taxa de transmissão nessa vizinhança particular é provavelmente devido à propagação adiantada do rapid da variação B.1.526.

A avaliação feita dos dados recolhidos revelou que a taxa de transmissão da variação B.1.526 é 15 - 25% mais altos do que aquele de variações previamente de circulação. Além disso, os dados revelaram que a variação pode induzir infecções da descoberta em 0 - 10% da população. Com este aumento moderado no transmissibility e na capacidade imune da evasão, a variação B.1.526 tornou-se dominante em New York City desde novembro de 2020 até março de 2021. Mais tarde, com o impulso de uma variação mais infecciosa B.1.1.7, a predominância da variação B.1.526 diminuiu gradualmente.

Risco da fatalidade da infecção

Apesar de uma redução na taxa de mortalidade depois da vacinação em massa, uma indução na taxa de fatalidade da infecção foi calculada em New York City durante a segunda onda pandémica. As avaliações feitas pelos cientistas sobre a infecção e taxas de mortalidade variação-específicas revelaram que a variação B.1.526 aumenta as taxas de fatalidade da infecção por 46%, por 82%, e por 62% nos indivíduos envelhecidos 45 - 64 anos, 65 - 74 anos, e acima de 75 anos, respectivamente. Comparado às variações previamente de circulação, a variação B.1.526, em geral, causou uma indução de 60% na taxa de fatalidade da infecção. Esta indução era comparável àquela calculada para a variação B.1.1.7.

Significado do estudo

O estudo destaca a importância de monitorar as características epidemiológicas das variações SARS-CoV-2 novas para controlar melhor a pandemia COVID-19.

Observação *Important

o bioRxiv 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. Sanchari Sinha Dutta

Written by

Dr. Sanchari Sinha Dutta

Dr. Sanchari Sinha Dutta is a science communicator who believes in spreading the power of science in every corner of the world. She has a Bachelor of Science (B.Sc.) degree and a Master's of Science (M.Sc.) in biology and human physiology. Following her Master's degree, Sanchari went on to study a Ph.D. in human physiology. She has authored more than 10 original research articles, all of which have been published in world renowned international journals.

Citations

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