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visioni Sero-epidemiologiche delle vie ad immunità COVID-19

C'era una differenza nel carico di malattia osservato durante le onde iniziali della pandemia COVID-19 dovuto i gradi di infezione differenti influenzati dai fattori compreso il tipo di occupazione, la capacità riparare sul posto, l'uso di congedo per malattia, accesso alle prove, alloggiando lo stato e le circostanze ammucchiate nella vicinanza.

I Comorbidities come il diabete e la malattia di cuore aumentano il rischio di ospedalizzazione e di morte dovuto la malattia di coronavirus (COVID-19). Le disparità strutturali svolgono un ruolo nella determinazione del rischio per sviluppare i comorbidities come il diabete e malattia di cuore e accesso alle cure sanitarie per la gestione di malattia. Questi possono finalmente influenzare i risultati COVID-19 in pazienti che soffrono da queste circostanze.

Una serie di disparità pregiudicano l'accesso e l'assorbimento vaccino negli Stati Uniti e globalmente, compreso accesso diminuito alla tecnologia, ai tassi di alfabetizzazione bassi, all'accesso alle cure sanitarie difficile ed alle informazioni insufficienti sulla sicurezza ed all'efficacia dei vaccini contro COVID-19.

Collettivamente, queste disparità possono pregiudicare le dimensioni di di immunità livella della popolazione ed il carico di COVID-19 nella comunità. I responsabili della politica dovrebbero catturarli in considerazione quando determina l'impatto di nuove varianti, la distribuzione delle vaccinazioni del ripetitore e la risposta alle malattie quale COVID-19.

La sierologia che comprende la misura dei livelli dell'anticorpo è stata uno strumento utile per la determinazione dei livelli di infezione di coronavirus 2 di sindrome respiratorio acuto severo (SARS-CoV-2) fra la popolazione.

Un nuovo studio inviato al " server " del medRxiv* tenta di utilizzare la sierologia come strumento per identificare le disparità nei gradi di infezione e nella copertura della vaccinazione.

Studio: Diseguaglianze strutturali nella via ad immunità COVID-19. Credito di immagine: Crittografo/Shutterstock
Studio: Diseguaglianze strutturali nella via ad immunità COVID-19. Credito di immagine: Crittografo/Shutterstock

Sierologia come strumento per identificare le disparità nella sanità COVID-19

Un test sierologico tiene conto la misura simultanea dei biomarcatori che rappresentano l'infezione e la vaccinazione per correlarle con i fattori demografici e geografici.

La misura delle risposte longeve dell'anticorpo sia alla punta SARS-CoV-2 che alle proteine non della punta contribuirà a capire e risposte immunitarie della specie a parte che derivano dalle infezioni priori o dalle vaccinazioni. È particolarmente utile nelle aree dove i vaccini a base di proteine della punta SARS-CoV-2 sono disponibili.

Lo studio presente esemplifica l'uso di sierologia capire le disparità da un punto di vista nazionale con uno studio finalizzato a San Francisco.

Una piattaforma di serosurveillance per quantificare le disparità nei gradi di infezione e copertura di vaccinazione a San Francisco

San Francisco ha dimostrato negli ultimi mesi una riuscita risposta a COVID-19 ed a buona copertura della vaccinazione. Tuttavia, il numero dei casi COVID-19 e le tariffe dell'ospedalizzazione sono stati alti nelle aree occupate dalle sezioni socioeconomico basse della popolazione, particolarmente fra il senzatetto e le comunità di Latinx e del nero.

I rapporti mostrano le disparità nella copertura della vaccinazione nelle comunità vulnerabili sicure. Malgrado le emissioni che sono le vaccinazioni indirizzate sono ancora basse fra il senzatetto ed il nero/afroamericani.

Una piattaforma di serosurveillance SARS-CoV-2 è stata lanciata nel marzo 2020 allo scopo di quantificare le disparità sia nei gradi che nelle vaccinazioni di infezione. La piattaforma funziona utilizzando i campioni di sangue residui dalle due reti dell'ospedale basate a San Francisco. I risultati dalla piattaforma hanno mostrato che quello durante la prima onda del seroprevalence pandemico COVID-19 nelle persone di Latinx era due volte superiore a in persone bianche. Più ulteriormente, il seroprevalence in persone senza tetto era quasi due volte più alto della media della popolazione.

Mappa delle disparità geografiche in SARS-CoV-2 che mostra la probabilità stimata (a) dell
Mappa delle disparità geografiche in SARS-CoV-2 che mostra la probabilità stimata (a) dell'infezione priore e (b) vaccinazione dal codice postale a San Francisco, il febbraio 2021.

Per lo studio, i campioni sono stati raccolti dagli oggetti durante il sangue sistematico ritira fra il 4 febbraio e il febbraio 2021, che era un periodo che ha riguardato il primi 11 mese della pandemia ed anche la fase in anticipo dello srotolamento vaccino.

Questi campioni sono stati sottoposti anticorpi a due analisi sierologiche, ad un SARS-CoV-2 in risposta alle infezioni e specificamente di rilevazione dovuto le vaccinazioni e gli altri anticorpi di rilevazione prodotti in risposta sia all'infezione che alla vaccinazione.

Lo studio ha analizzato i risultati dei test facendo uso dei modelli statistici bayesani ed ha determinato la percentuale di popolazione che era sieropositivo dovuto l'infezione o la vaccinazione naturale ed ha stratificato il basato sui risultati sull'età, sulla corsa e sui codici postali della residenza.

I risultati dallo studio hanno rivelato quello fra la popolazione esaminata, 28,2% hanno avuti tutti gli anticorpi a SARS-CoV-2 e 8,9% hanno avuti anticorpi dovuto le infezioni priori.

Relazione fra la probabilità della vaccinazione e la probabilità dell
Relazione fra la probabilità della vaccinazione e la probabilità dell'infezione priore dalla corsa/dall'origine etnica. Infographic che mostra il numero della gente stimata vaccinata per ogni una persona infettata precedentemente naturalmente a San Francisco all'interno ogni gruppo razziale/demografico. I due grafici (inserzioni) mostrano la prevalenza stimata dell'infezione naturale dalla corsa/dall'origine etnica e dalla probabilità dell'infezione passata tracciata contro la probabilità della vaccinazione dall'età e dall'origine etnica della corsa. Latinx include tutti i residenti che identificano come latino-americano Latinx indipendentemente dall'identità razziale. dovuto le piccole dimensioni del campione, persone che identificano poichè il ` altro' non è indicato qui.

Le disparità esistono nei gradi di infezione e nella copertura della vaccinazione a San Francisco

Le differenze significative sono state osservate nelle tariffe priori della vaccinazione e di infezione a San Francisco. Nella regione sudorientale della città, è stato trovato che le vicinanze senza accesso ottimale di sanità hanno avute le tariffe significativamente più alte dell'infezione priore e tariffe più basse della vaccinazione attraverso tutti gli età, gruppi demografici e codici postali.

Le differenze significative nei gradi di infezione priori egualmente sono state individuate, che hanno correlato con la corsa/l'origine etnica. I residenti di Latinx hanno mostrato 5,4 gradi di infezione più priori di volte una volta confrontati ai bianchi che suggeriscono le differenze significative nei gradi di infezione priori correlati con la corsa/l'origine etnica.

Le disparità egualmente sono state osservate fra le tariffe della vaccinazione fra la popolazione 65 anni o più vecchi chi erano ammissibili per la vaccinazione durante la fase vaccino iniziale dell'inaugurazione di un nuovo prodotto. È stato trovato che residenti bianchi che erano di 65 anni e sopra erano due volte probabili essere vaccinati rispetto alle loro controparti nere. Tuttavia, sono mezze come improbabile avere infezioni priori, collocante li in una posizione di vantaggio.

I risultati suggeriscono l'esistenza delle disparità enormi fra il rischio di infezione e le tariffe della vaccinazione fra le popolazioni specifiche. Per esempio, fra la popolazione che era di 65 anni o più vecchi, rapporti aumentati di vaccinazione confrontati al rischio di infezione è stato trovato in popolazione asiatica e bianca. Al contrario, questo rapporto era molto basso nella popolazione di Latinx e del nero.

Sebbene San Francisco raggiunga recentemente la copertura vaccino di 80% fra la sua popolazione adulta, alta incidenza delle infezioni sono stati riferiti in vicinanze che hanno mostrato l'immunità in relazione con il vaccino più bassa ed egualmente male sono state colpite durante la fase iniziale di infezione.

Una simile individuazione egualmente è stata riferita in Austin, il Texas, dove i casi aumentati COVID-19 e le tariffe in diminuzione della vaccinazione hanno correlato con le aree socioeconomiche basse e la popolazione. Le aree popolate con le comunità di Latinx che hanno mostrato il più alta prova della privazione hanno correlato con le più alte incidenze dell'infezione SARS-CoV-2 e delle vaccinazioni basse. Le disparità nelle vaccinazioni SARS-CoV-2 in popolazioni socialmente vulnerabili sono state documentate per essere prevalenti negli Stati Uniti e globalmente.

Driver strutturali verso l'alto ed a valle di indirizzo della disparità di sanità per stabilire azione ordinaria di salubrità

“Un doppio carico„ è stato osservato durante la fase in anticipo di srotolamento pandemico e vaccino a San Francisco. Le diseguaglianze strutturali esistono anche in una città come San Francisco che ha un buon sistema di sanità pubblica e reti di sicurezza del sociale. Oltre ad identificare le disparità, è egualmente essenziale per adottare le misure per assicurare l'azione ordinaria di salubrità e la copertura del vaccino.

A San Francisco, le disparità nelle comunità vulnerabili per copertura vaccino sono state indirizzate con le associazioni comunità-accademiche. Questa associazione contribuita efficacemente per rispondere alla pandemia nelle comunità con una popolazione vulnerabile e per limitare le lacune nella copertura vaccino creando i siti di vaccinazione della vicinanza della basso barriera.

Mentre avanziamo verso il problema di immunità calante contro COVID-19 che può richiedere le dosi di richiamo dei vaccini, diventa essenziale per stabilire l'azione ordinaria di salubrità indirizzando le disparità. Ciò assicurerà l'allocazione e l'accesso alle risorse e la sanità efficienti fra le popolazioni che appartengono agli strati socioeconomici differenti.

Negli Stati Uniti in cui le vaccinazioni e le infezioni COVID-19 producono le risposte immunitarie differenti, la sierologia servirà da strumento apprezzato identificare le disparità. Tuttavia, l'attenta riflessione dovrebbe essere data alla scelta dell'analisi per il serosurvey poichè ogni analisi è specifica ad una via e le analisi che la prevalenza globale dell'anticorpo della misura può mascherare le differenze nei gradi di infezione dovuto l'infezione e la vaccinazione.

Per indirizzare le disparità nei gradi di infezione e le vaccinazioni fra la popolazione, i responsabili della politica dovrebbero mettere a fuoco sia sui driver strutturali verso l'alto che a valle della disparità di sanità. Alcuni dei driver strutturali verso l'alto comprendono la fornitura dello stipendio vivente ai lavoratori, accomodazione accessibile, accesso alla sanità di qualità.

I driver a valle della disparità di sanità comprendono l'impegno migliorato della comunità, la prova mirata a e l'offerta vaccino, assistenza superare le barriere alla sanità come accesso alla tecnologia, accesso ad informazioni affidabili nei linguaggi multipli, i tassi di alfabetizzazione e gli impianti di trasporto.

Le diseguaglianze strutturali nella sanità ed altre aree che pregiudicano una comunità e un paese complessivamente dovrebbero essere indirizzate efficientemente per efficacemente combattere il COVID-19 pandemico ed altre simili sfide che possono mettere in pericolo l'umanità.

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:
Dr. Maheswari Rajasekaran

Written by

Dr. Maheswari Rajasekaran

Maheswari started her science career with an undergraduate degree in Pharmacy and later went on to complete a master’s degree in Biotechnology in India. She then pursued a Ph.D. at the University of Arkansas for Medical Sciences in the USA.

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