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Infecções COVID-19 em trabalhadores australianos dos cuidados médicos

A pandemia da doença 2019 do coronavirus (COVID-19) conduziu a muitos trabalhadores dos cuidados médicos da linha da frente (HCWs) que estão sendo contaminados com o agente causal desta doença, coronavirus 2 da Síndrome Respiratória Aguda Grave (SARS-CoV-2). Em um estudo disponível no medRxiv* do server da pré-impressão, uma equipe dos pesquisadores em Victoria, Austrália, investigações SARS-CoV-2 epidemiológicas genomic nacionais executadas para reconhecer a dinâmica da transmissão do trabalhador dos cuidados médicos e para apoiar a prontidão de aperfeiçoamento do sistema de saúde para manifestações futuras similares.

Estudo: Investigações Genomic nacionais da epidemiologia COVID-19 das infecções em trabalhadores dos cuidados médicos - introspecções para a prontidão pandémica futura. Crédito de imagem: Halfpoint/ShutterstockEstudo: Investigações Genomic nacionais da epidemiologia COVID-19 das infecções em trabalhadores dos cuidados médicos - introspecções para a prontidão pandémica futura. Crédito de imagem: Halfpoint/Shutterstock

Arranjar em seqüência Genomic foi executado em todos os casos COVID-19 em Victoria, Austrália. A equipe combinou dados genomic e epidemiológicos para investigar a fonte de infecções de HCW através das facilidades de cuidados médicos múltiplas (HCFs) no estado. A análise filogenética e a aglomeração hierárquica da fino-escala foram executadas para o conjunto de dados vitoriano inteiro, incluindo exemplos da comunidade e dos cuidados médicos. As facilidades fornecidas estandardizaram dados epidemiológicos e as relações putativos da transmissão.

Uma versão da pré-impressão do estudo está disponível no server do medRxiv*, quando o artigo se submeter à revisão paritária.

O estudo

O estudo foi conduzido entre março e outubro de 2020. Identificou-se que aproximadamente mil dois cem e quarenta trabalhadores dos cuidados médicos estiveram contaminados com SARS-CoV-2. Contudo, somente sete cem e sessenta e cinco foram incluídos neste estudo. Arranjar em seqüência genomic era bem sucedido para seis cem e doze casos desta associação genética, ao redor 80% dos casos. Trinta e seis investigações foram iniciadas através de doze facilidades de cuidados médicos.

Além disso, a análise genomic mostrou que a introdução da fonte múltipla de SARS-CoV-2 em facilidades era mais comum do que a introdução de único-Source. Todavia, os contribuinte principais às aquisições do trabalhador dos cuidados médicos incluíram o movimento do pessoal e dos pacientes entre divisões e facilidades. Também, as características e os comportamentos de pacientes individuais incluíram os eventos deespalhamento.

Havia as limitações chaves a nível da facilidade de cuidados médicos que foram identificadas. Em primeiro lugar, encontrar comum das facilidades de cuidados médicos era que muitas infecções emergiram do movimento do pessoal ou dos pacientes. Estes incluíram indivíduos quando pre-sintomáticos ou assintomáticos. Em uma facilidade particular, um único paciente foi descoberto para ter infecções espalhadas em duas divisões devido ao movimento quando assintomático. A identificação de tais casos permite que a facilidade faça melhores testes de tela movimento a disponível e do limite dos indivíduos de uma divisão a outra.

Em segundo lugar, durante este estudo, encontrou-se que os pacientes idosos com estados mentais degradados exibiam os comportamentos que aumentaram a propagação das infecções COVID-19. Os pacientes que estiveram com o delírio ou a demência foi encontrada frequentemente vaguear com as infecções e tossir, espirrar, gritaria, ou cantar em torno das facilidades. Devido a estes comportamentos e à necessidade adicional para cuidados médicos, foram encontrados espalhar rampantly a infecção.

Em terceiro lugar, somente as entradas dos vários ajustes conduzirão a uma conclusão apropriada da transmissão da infecção. Quando as investigações foram limitadas a uma única divisão, encontrou-se para ter um serviço público limitado comparado a quando executado em grandes facilidades com os números altos de casos positivos. É assim importante conduzir mais tais estudos em vários ajustes para concluir a transmissão.

Finalmente, o estudo mostrou que as reuniões colaboradoras múltiplas com facilidades de cuidados médicos forneceram uma possibilidade educar clínicos sobre a eficácia e as barreiras de análises genomic. Isto foi permitido compartilhando de resultados iniciais da análise genomic e adicionando dados epidemiológicos importantes adicionais para ajudar com interpretação. Uma outra série de dados que falta neste estudo era a propagação da infecção entre os trabalhadores dos cuidados médicos quando estão em um recolhimento ou quando compartilham do alojamento. Isto traz o espaço para uns estudos mais adicionais nesta área.

Comparação do figo 3. das análises epidemiológicas genomic analisadas com e sem dados genomic para exemplos da comunidade. Os círculos enchidos indicam HCWs, círculos não preenchidos indicam não HCWs, cor indicam o conjunto genomic. Almofade a análise das mostras de A dos casos da facilidade C (ligada na maior parte pela epidemiologia e pela genómica com o GC genomic dominante A do conjunto (verde), e por três casos adicionais de HCW dos conjuntos genomic diferentes (GC genomic B dos conjuntos, GC C e GC D), mais três casos na facilidade D (relativo entre si) do GC genomic D. do conjunto. No isolamento, isto sugere a transmissão enigmática possível entre as duas facilidades de cuidados médicos. Adição de seqüências da comunidade na análise (o painel B) demonstrou que o HCWs na facilidade C e na facilidade D adquiriu provavelmente a infecção de um evento social na comunidade que foi atendida por estes casos.Comparação do figo 3. das análises epidemiológicas genomic analisadas com e sem dados genomic para exemplos da comunidade. Os círculos enchidos indicam HCWs, círculos não preenchidos indicam não HCWs, cor indicam o conjunto genomic. Almofade a análise das mostras de A dos casos da facilidade C (ligada na maior parte pela epidemiologia e pela genómica com o GC genomic dominante A do conjunto (verde), e por três casos adicionais de HCW dos conjuntos genomic diferentes (GC genomic B dos conjuntos, GC C e GC D), mais três casos na facilidade D (relativo entre si) do GC genomic D. do conjunto. No isolamento, isto sugere a transmissão enigmática possível entre as duas facilidades de cuidados médicos. Adição de seqüências da comunidade na análise (o painel B) demonstrou que o HCWs na facilidade C e na facilidade D adquiriu provavelmente a infecção de um evento social na comunidade que foi atendida por estes casos.

Conclusão

Finalmente, os cientistas concluíram que este estudo melhorou a compreensão de conjuntos insuspeitos das infecções, da revelação de HCW e de redes da transmissão. Além, recomendaram a análise combinada de todo o HCWs e pacientes em um M.D.C. e para que aquele seja apoiado por taxas altas de arranjar em seqüência a cobertura para todos os casos na população. Sugeriram mais que isso ter sistemas estabelecidos múltiplo para estudos epidemiológicos genomic integrados em ambientes dos cuidados médicos melhorasse a segurança do trabalhador dos cuidados médicos em toda a pandemia futura.

observação *Important

o medRxiv 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:
  • 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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