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introspecções Sero-epidemiológicas em caminhos à imunidade COVID-19

Havia uma diferença na carga da doença observada durante as ondas iniciais da pandemia COVID-19 devido às taxas de infecção diferentes influenciadas pelos factores que incluem o tipo de ocupação, a capacidade proteger no lugar, o uso das baixas médicas, acesso ao teste, abrigando o estado, e circunstâncias aglomeradas na vizinhança.

Os Comorbidities como o diabetes e a doença cardíaca aumentam o risco de hospitalização e de morte devido à doença do coronavirus (COVID-19). As disparidades estruturais jogam um papel em determinar o risco para desenvolver comorbidities como o diabetes e a doença cardíaca e alcançam-no aos cuidados médicos para a gestão da doença. Estes podem eventualmente influenciar os resultados COVID-19 nos pacientes que sofrem destas circunstâncias.

Um número de disparidades afectam o acesso e a tomada vacinais nos Estados Unidos e global, incluindo o acesso reduzido à tecnologia, baixas taxas de analfabetismo, o acesso deficiente aos cuidados médicos, e a insuficiente informação na segurança e a eficácia das vacinas contra COVID-19.

Colectivamente, estas disparidades podem afectar a extensão da imunidade do população-nível e a carga de COVID-19 na comunidade. Os responsáveis políticos devem levá-los em conta ao determinar o impacto de variações novas, a distribuição de vacinações do impulsionador, e a resposta às doenças tais como COVID-19.

O Serology que envolve a medida de níveis do anticorpo foi uma ferramenta útil para determinar os níveis de infecção do coronavirus 2 da Síndrome Respiratória Aguda Grave (SARS-CoV-2) entre a população.

Um estudo novo afixado ao server do medRxiv* tenta utilizar o serology como uma ferramenta para identificar disparidades em taxas de infecção e em cobertura da vacinação.

Estudo: Desigualdades estruturais no caminho à imunidade COVID-19. Crédito de imagem: Criptógrafo/Shutterstock
Estudo: Desigualdades estruturais no caminho à imunidade COVID-19. Crédito de imagem: Criptógrafo/Shutterstock

Serology como uma ferramenta para identificar disparidades nos cuidados médicos COVID-19

Um teste serological permite a medida simultânea dos biomarkers que representam a infecção e a vacinação a fim correlacioná-los com os factores demográficos e geográficos.

A medida de respostas duradouros do anticorpo ao ponto SARS-CoV-2 e às proteínas non- do ponto ajudará a compreender e as respostas imunes do segregate que resultam das infecções ou das vacinações prévias. É especialmente útil nas áreas onde as vacinas SARS-CoV-2 proteína-baseadas ponto estão disponíveis.

O estudo actual exemplifica o uso do serology compreender disparidades de um ponto de vista doméstico com um estudo de caso em San Francisco.

Uma plataforma do serosurveillance para determinar disparidades em taxas de infecção e cobertura da vacinação em San Francisco

San Francisco tem demonstrado uma resposta bem sucedida a COVID-19 e à boa cobertura da vacinação nos últimos meses. Contudo, o número dos casos COVID-19 e as taxas da hospitalização foram altos nas áreas ocupadas por secções sócio-econòmica baixas da população, especialmente entre os sem abrigo e as comunidades do preto e do Latinx.

Os relatórios mostram disparidades na cobertura da vacinação em determinadas comunidades vulneráveis. Apesar das edições que são as vacinações endereçadas são ainda baixas entre os sem abrigo e o preto/afro-americanos.

Uma plataforma do serosurveillance SARS-CoV-2 foi lançada em março de 2020 com o objectivo de determinar as disparidades em taxas e em vacinações de infecção. A plataforma funciona utilizando as amostras de sangue residuais de duas redes do hospital baseadas em San Francisco. Os resultados da plataforma mostraram que aquele durante a primeira onda do seroprevalence COVID-19 pandémico nos indivíduos de Latinx era duas vezes tão mais alto do que nos indivíduos brancos. Mais, o seroprevalence em indivíduos desabrigados era quase duas vezes mais alto que a média da população.

Mapa de disparidades geográficas em SARS-CoV-2 que mostra a probabilidade calculada (a) da infecção prévia e (b) da vacinação pelo código postal em San Francisco, em fevereiro de 2021.
Mapa de disparidades geográficas em SARS-CoV-2 que mostra a probabilidade calculada (a) da infecção prévia e (b) da vacinação pelo código postal em San Francisco, em fevereiro de 2021.

Para o estudo, as amostras foram recolhidas dos assuntos durante o sangue rotineiro desenham entre o 4 de fevereiro e fevereiro de 2021, que era um período que cobrisse os primeiros 11 meses da pandemia e igualmente a fase adiantada do desenrolamento vacinal.

Estas amostras foram sujeitadas anticorpos a dois ensaios serological, a um SARS-CoV-2 em resposta às infecções e nao especificamente de detecção devido às vacinações e aos outros anticorpos de detecção produzidos em resposta à infecção e à vacinação.

O estudo analisou os resultados da análise usando modelos estatísticos Bayesian e determinou a proporção da população que era seropositive devido à infecção ou à vacinação natural e estratificou o baseado em resultados na idade, na raça, e nos códigos postais da residência.

Os resultados do estudo revelaram aquele entre a população testada, 28,2% tiveram todos os anticorpos a SARS-CoV-2, e 8,9% tiveram os anticorpos devido às infecções prévias.

Relacionamento entre a probabilidade da vacinação e a probabilidade da infecção prévia pela raça/afiliação étnica. Infographic que mostra o número de povos calculados vacinados para cada uma pessoa contaminada previamente naturalmente em San Francisco dentro cada grupo racial/demográfico. Os dois gráficos (inserções) mostram a predominância calculada da infecção natural pela raça/afiliação étnica e pela probabilidade da infecção passada traçada contra a probabilidade da vacinação pela idade e pela afiliação étnica da raça. Latinx inclui todos os residentes que identificam como o hispânico Latinx apesar da identidade racial. Devido aos tamanhos da amostra pequenos, indivíduos que identificam porque o ` outro
Relacionamento entre a probabilidade da vacinação e a probabilidade da infecção prévia pela raça/afiliação étnica. Infographic que mostra o número de povos calculados vacinados para cada uma pessoa contaminada previamente naturalmente em San Francisco dentro cada grupo racial/demográfico. Os dois gráficos (inserções) mostram a predominância calculada da infecção natural pela raça/afiliação étnica e pela probabilidade da infecção passada traçada contra a probabilidade da vacinação pela idade e pela afiliação étnica da raça. Latinx inclui todos os residentes que identificam como o hispânico Latinx apesar da identidade racial. Devido aos tamanhos da amostra pequenos, indivíduos que identificam porque o ` outro' não é mostrado aqui.

As disparidades existem em taxas de infecção e em cobertura da vacinação em San Francisco

As diferenças significativas foram observadas em taxas prévias da infecção e da vacinação em San Francisco. Na região do sudeste da cidade, encontrou-se que as vizinhanças sem o acesso o melhor dos cuidados médicos tiveram umas taxas significativamente mais altas de infecção prévia e umas mais baixas taxas da vacinação através de toda a idade, grupos demográficos, e códigos postais.

As diferenças significativas nas taxas de infecção prévias foram detectadas igualmente, que correlacionaram com a raça/afiliação étnica. Os residentes de Latinx mostraram 5,4 taxas de infecção mais prévias das épocas quando comparados aos brancos que sugerem diferenças significativas nas taxas de infecção prévias correlacionadas com a raça/afiliação étnica.

As disparidades foram observadas igualmente entre taxas da vacinação entre a população 65 anos ou mais velhos quem eram elegíveis para a vacinação durante a fase vacinal inicial da apresentação. Encontrou-se que os residentes brancos que eram 65 anos e eram acima duas vezes tão prováveis ser vacinados em relação a suas contrapartes pretas. Contudo, são meios como pouco susceptível de ter as infecções prévias, colocando as em uma posição da vantagem.

Os resultados sugerem a existência de disparidades enormes entre o risco de infecção e taxas da vacinação entre populações específicas. Por exemplo, entre a população que era 65 anos ou umas relações mais velhas, aumentadas da vacinação comparados ao risco de infecção foi encontrado na população asiática e branca. Ao contrário, esta relação era muito baixa na população do preto e do Latinx.

Embora San Francisco alcançou a cobertura vacinal de 80% entre sua população adulta, recentemente, incidência alta das infecções foram relatados nas vizinhanças que mostraram a mais baixa imunidade vacina-relacionada e foram batidas igualmente ruim durante a fase inicial da infecção.

Encontrar similar foi relatado igualmente em Austin, Texas, onde os casos COVID-19 aumentados e as taxas diminuídas da vacinação correlacionaram com as baixas áreas sócio-económicas e a população. As áreas povoadas com as comunidades de Latinx que mostraram uma evidência mais alta da privação correlacionaram com as incidências mais altas da infecção SARS-CoV-2 e de baixas vacinações. As disparidades nas vacinações SARS-CoV-2 em populações social vulneráveis foram documentadas para ser predominantes nos Estados Unidos e global.

Motoristas estruturais ascendentes e a jusante do endereçamento da disparidade dos cuidados médicos para estabelecer o lucro da saúde

“Uma carga dobro” foi observada durante a fase adiantada de desenrolamento pandémico e vacinal em San Francisco. As desigualdades estruturais existem mesmo em uma cidade como San Francisco que tenha um bom sistema de saúde público e umas redes de segurança sociais. Independentemente de identificar disparidades, é igualmente essencial adotar medidas assegurar o lucro da saúde e a cobertura da vacina.

Em San Francisco, as disparidades nas comunidades vulneráveis para a cobertura vacinal foram endereçadas com as parcerias comunidade-académicos. Esta parceria ajudada a responder eficazmente à pandemia nas comunidades com uma população vulnerável e a reduzir as diferenças na cobertura vacinal criando locais da vacinação da vizinhança da baixo-barreira.

Enquanto nós avançamos para o problema de enfraquecer a imunidade contra COVID-19 que pode exigir doses de impulsionador das vacinas, torna-se essencial estabelecer o lucro da saúde endereçando as disparidades. Isto assegurará a atribuição e o acesso aos recursos e cuidados médicos eficientes entre as populações que pertencem aos estratos sócio-económicos diferentes.

Nos Estados Unidos onde as vacinações e as infecções COVID-19 produzem respostas imunes diferentes, o serology servirá como uma ferramenta valiosa para identificar disparidades. Contudo, a reflexão prudente deve ser dada à escolha do ensaio para o serosurvey como cada ensaio é específico a um caminho, e ensaios que a predominância total do anticorpo da medida pode mascarar diferenças nas taxas de infecção devido à infecção e à vacinação.

Para endereçar as disparidades em taxas de infecção e vacinações entre a população, os responsáveis políticos devem focalizar nos motoristas estruturais ascendentes e a jusante da disparidade dos cuidados médicos. Alguns dos motoristas estruturais ascendentes incluem o fornecimento de um salário mínimo aos trabalhadores, acomodação disponível, acesso aos cuidados médicos da qualidade.

Os motoristas a jusante da disparidade dos cuidados médicos incluem o acoplamento aumentado da comunidade, o teste visado e a fonte vacinal, auxílio superar barreiras aos cuidados médicos como o acesso à tecnologia, o acesso à informação segura em línguas múltiplas, as taxas de analfabetismo, e as facilidades de transporte.

As desigualdades estruturais nos cuidados médicos e outras áreas que afetam uma comunidade e um país no conjunto devem eficientemente ser endereçadas a fim combater eficazmente a pandemia COVID-19 e outros desafios similares que podem pôr em perigo a humanidade.

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:
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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