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Infezioni COVID-19 nei lavoratori australiani di sanità

La pandemia di malattia 2019 di coronavirus (COVID-19) ha provocato molti lavoratori di sanità di linea di battaglia (HCWs) che sono infettati con l'agente causativo di questa malattia, il coronavirus 2 (SARS-CoV-2) di sindrome respiratorio acuto severo. In uno studio disponibile sul medRxiv* del " server " della pubblicazione preliminare, un gruppo dei ricercatori in Port Victoria, Australia, indagini epidemiologiche genomiche in tutto lo stato realizzate SARS-CoV-2 per riconoscere la dinamica della trasmissione del lavoratore di sanità e per supportare prontezza d'ottimizzazione del sistema sanitario per i simili scoppi futuri.

Studio: Indagini genomiche in tutto lo stato di epidemiologia COVID-19 sulle infezioni nei lavoratori di sanità - comprensioni per la preparazione pandemica futura. Credito di immagine: Halfpoint/ShutterstockStudio: Indagini genomiche in tutto lo stato di epidemiologia COVID-19 sulle infezioni nei lavoratori di sanità - comprensioni per la preparazione pandemica futura. Credito di immagine: Halfpoint/Shutterstock

L'ordinamento genomica è stato realizzato su tutti i COVID-19 casi in Port Victoria, Australia. Il gruppo si è combinato dati genomica ed epidemiologici per studiare la sorgente delle infezioni di HCW attraverso le strutture ospedaliere multiple (HCFs) nello stato. L'analisi filogenetica ed il raggruppamento gerarchico del fine-disgaggio sono stati eseguiti per l'intero gruppo di dati vittoriano, compreso i casi di sanità e della comunità. Gli impianti forniti hanno standardizzato i dati epidemiologici ed i collegamenti presunti della trasmissione.

Una versione della pubblicazione preliminare dello studio è disponibile sul " server " del medRxiv*, mentre l'articolo subisce la revisione tra pari.

Lo studio

Gli studi sono stati intrapresi fra marzo e ottobre 2020. È stato identificato che circa mille duecento e quaranta lavoratori di sanità sono stati infettati con SARS-CoV-2. Tuttavia, soltanto settecento e sessantacinque sono stati inclusi in questo studio. L'ordinamento genomica riusciva per seicento e dodici casi da questo raggruppamento genetico, intorno 80% dei casi. Trentasei indagini sono state iniziate attraverso dodici strutture ospedaliere.

Inoltre, l'analisi genomica ha indicato che l'introduzione di sorgente multipla di SARS-CoV-2 negli impianti era più comune dell'introduzione di unico sorgente. Ciò nonostante, i contributori principali alle acquisizioni del lavoratore di sanità hanno compreso il movimento del personale e dei pazienti fra i reparti e gli impianti. Inoltre, le caratteristiche ed i comportamenti di diversi pazienti hanno compreso gli eventi didiffusione.

C'erano limitazioni chiave al livello della struttura ospedaliera che sono state identificate. In primo luogo, un'individuazione comune dalle strutture ospedaliere era che molte infezioni sono emerso dal movimento del personale o dei pazienti. Questi hanno incluso le persone mentre presintomatici o asintomatici. Ad una funzione particolare, un singolo paziente è stato scoperto per avere infezioni sparse in due reparti dovuto movimento mentre asintomatico. L'identificazione di tali casi permette che la funzione metta a disposizione le migliori prove di schermo movimento di limite e delle persone da un reparto ad un altro.

Secondariamente, durante questo studio, è stato trovato che i pazienti anziani con gli stati mentali degradati stavano esibendo i comportamenti che hanno aumentato la diffusione delle infezioni COVID-19. I pazienti che hanno avuti delirio o la demenza è stata trovata spesso vagare con le infezioni e tossire, starnutendo, gridando, o cantando intorno agli impianti. A causa di questi comportamenti e dell'esigenza supplementare di assistenza medica, sono stati trovati spargere sfrenato l'infezione.

In terzo luogo, soltanto gli input dalle varie impostazioni porteranno ad una conclusione adeguata della trasmissione dell'infezione. Quando le indagini sono state limitate ad un singolo reparto, è stato trovato per avere un'utilità limitata confrontata a una volta eseguito ai grandi impianti con i numeri alti dei casi positivi. È così importante intraprendere più ulteriormente tali studi in varie impostazioni per concludere la trasmissione.

Per concludere, lo studio ha indicato che le riunioni di collaborazione multiple con le strutture ospedaliere hanno fornito una probabilità istruire i clinici circa l'efficacia e le barriere delle analisi genomiche. Ciò è stata permessa a dividendo i risultati iniziali dall'analisi genomica ed aggiungendo i dati epidemiologici importanti supplementari per aiutare con l'interpretazione. Un altro insieme di dati che manca in questo studio era la diffusione dell'infezione fra i lavoratori di sanità quando sono in una riunione o quando dividono l'alloggio. Ciò porta la portata per ulteriori studi in questa area.

Confronto del fico 3. delle analisi epidemiologiche genomiche analizzate con e senza i dati genomica per i casi della comunità. I cerchi riempiti indicano HCWs, cerchi non riempiti indicano non HCWs, colore indica il cluster genomica. Rivesta lConfronto del fico 3. delle analisi epidemiologiche genomiche analizzate con e senza i dati genomica per i casi della comunità. I cerchi riempiti indicano HCWs, cerchi non riempiti indicano non HCWs, colore indica il cluster genomica. Rivesta l'analisi di pannelli di manifestazioni di A dei casi dalla funzione C (principalmente collegata da epidemiologia e da genomica con GASCROMATOGRAFIA genomica dominante A (verde) del cluster e da tre casi supplementari di HCW dai cluster genomica differenti (GASCROMATOGRAFIA genomica B dei cluster, GASCROMATOGRAFIA C e GASCROMATOGRAFIA D), più tre casi alla funzione D (riguardante l'un l'altro) da GASCROMATOGRAFIA genomica D. del cluster. In isolamento, questo suggerisce la trasmissione enigmatica possibile fra le due strutture ospedaliere. Aggiunta delle sequenze della comunità nell'analisi (comitato B) ha dimostrato che il HCWs sia alla funzione C che alla funzione D probabilmente ha acquistato l'infezione da un evento sociale nella comunità che è stata assistita a da questi casi.

Conclusione

Infine, gli scienziati hanno concluso che questo studio ha migliorato la comprensione dei cluster insospettati di infezioni, rivelare di HCW e delle reti di trasmissione. Inoltre, hanno raccomandato l'analisi combinata di tutti i HCWs e pazienti in un M.C.D. ed affinchè quello siano supportati dai tassi alti di ordinamento della copertura per tutti i casi nella popolazione. Più ulteriormente hanno suggerito che quello avere sistemi istituiti multiplo per gli studi epidemiologici genomica integrati negli ambienti di sanità migliorasse la sicurezza del lavoratore di sanità in tutta la pandemia di futuro.

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:
  • Watt, A. et al. (2021) "State-wide Genomic Epidemiology Investigations of COVID-19 Infections in Healthcare Workers – Insights for Future Pandemic Preparedness". medRxiv. doi: 10.1101/2021.09.08.21263057.
Rashika Tripathi

Written by

Rashika Tripathi

Rashika Tripathi is a dental graduate from Bangalore, India. She first took an interest in medical communications when she started her health and lifestyle website. She went on to do various research in her field and worked as a research assistant. Thus, she grew in her profession, not just in clinical terms but also in the academic research base. Rashika worked as a freelance medical writer for various firms and hospitals and helped to expand their content.

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