Attenzione: questa pagina è una traduzione automatica di questa pagina originariamente in lingua inglese. Si prega di notare in quanto le traduzioni sono generate da macchine, non tutte le traduzioni saranno perfetti. Questo sito web e le sue pagine web sono destinati ad essere letto in inglese. Ogni traduzione del sito e le sue pagine web possono essere imprecise e inesatte, in tutto o in parte. Questa traduzione è fornita per comodità.

La mortalità in eccesso rivela la velocità di infezione in COVID-19 è bassa con i reticoli di infezione e le varianti stagionali di fuga

Il numero della replica, o il R0, descrive il numero medio delle trasmissioni da una singola persona in una popolazione senza immunità. Può essere calcolato soltanto per la malattia 2019 (COVID-19) di coronavirus in popolazioni prima delle vaccinazioni, delle infezioni diffuse, o del sociale che distanzia le misure, piombo ad una finestra limitata per i gruppi di dati. Il R0 stimato varia notevolmente, con i risultati che variano a partire da 1,95 a 6,49. I ricercatori dall'università di Wurzburg in Germania stanno tentando di creare un nuovo metodo per la determinazione del R0 facendo uso dei dati della mortalità in eccesso.

Studio: Valutazione del R0 per la diffusione di SARS-CoV-2 in Germania in base a mortalità in eccesso. Credito di immagine: ffikretow/ShutterstockStudio: Valutazione del R0 per la diffusione di SARS-CoV-2 in Germania in base a mortalità in eccesso. Credito di immagine: ffikretow/Shutterstock

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

Lo studio

I ricercatori hanno usato il sito Web tedesco dell'istituto (RKI) di Robert Koch per determinare il numero dei casi, delle morti e delle prove di PCR. Le morti in eccesso sono state calcolate dai dati dall'Istituto statistico federale, mentre Apple ha fornito i dati di mobilità. Per calcolare le morti in eccesso suddette, le morti settimanali nel 2020 sono state sottratte dalla media delle morti settimanali durante i tre anni prima.

Il R0 è stato calcolato facendo uso di un pacchetto liberamente disponibile della R, facendo uso di un metodo della crescita esponenziale e della simulazione dell'intervallo seriale medio con una distribuzione di gamma uguale a 4,7. L'incidenza settimanale della mortalità in eccesso è stata convertita in incidenze quotidiane se necessario, ancora facendo uso di distribuzione di gamma. Soltanto i dati fino a e includendo il 15 marzo 2020, potrebbero essere usati, come dopo questo punto, molti tedeschi avevano cominciato distanziare sociale, anche prima che le linee guida ufficiali fossero messe a posto. Naturalmente, prima che questi fossero eliminati, l'immunità era molto più comune nella popolazione.

Gli scienziati misura RKI fornito gruppi di dati epidemiologici alle distribuzioni di gamma ed hanno determinato le differenze fra i picchi delle curve. Ciò ha rivelato che il tempo medio fra l'avvenimento della malattia e la morte era dei 25 giorni. Ciò ha permesso che i ricercatori usassero i casi che hanno provocato la morte fino all'11 aprile nella loro analisi. Mentre molto poche prove sono state eseguite prima del 15 marzo, questa ha permesso un importante crescita nella potenza statistica.

Dai dati da rivedere di incidenza, il R0 iniziale ottenuto per i casi di malattia e le morti erano 2.56/2.03, rispettivamente. Questi hanno dovuto essere corregti il tasso di accrescimento della prova, con conseguente valori più bassi, con un R0 di 1,86 per la malattia e di 1,47 per le morti. Ciò è significativamente più bassa di molti altri preventivi e il RKI presuppone un R0 nell'ordine di 2.8-3.8. Tuttavia, molti preventivi differenti sono stati presentati e un preventivo iniziale a Wuhan ha mostrato il R0 a 2,2. I ricercatori propongono che simile ai preventivi di Wuhan, la prova limitata nella fase iniziale della pandemia sia stata polarizzata verso il più severamente il malato, che provocherà molti preventivi che tendono più superiore alla realtà.

Il nuovo metodo impiegato in questo studio rimane incerto. Il numero esatto delle prove eseguite nelle prime settimane è sconosciuto. I dati di incidenza vengono quasi interamente dalle persone che l'ospedalizzazione necessaria, o era nelle situazioni dove i casi potrebbero essere confermati - quali le case di cura. Queste aree egualmente hanno teso a mostrare gli più alti velociti di trasmissione che il resto del paese. Gli scienziati attribuiscono alcune differenze nei numeri di infezione a questi fattori ed ammettono che il loro R0 è improbabile da essere rappresentativo.

Per risolvere questo problema, hanno tentato di calcolare il R0 basato sui dati della mortalità in eccesso, come il governo tedesco raccoglie i dati su tutte le morti e questi informazioni sono indipendenti dalla prova. Hanno ottenuto un R0 di 1,34 attraverso tutte le fasce d'età per la diffusione di SARS-CoV-2 in Germania. Mentre questo metodo di prove evita alcuni dei fattori di confusione veduti nel metodo precedente, la mortalità di influenza può pregiudicare i risultati - e potrebbe essere molto difficile da dire, come l'influenza e la mortalità COVID-19 sono sovrapposte negli insiemi totali di morte.

I ricercatori sostengono che il loro studio indica che il R0 può essere calcolato dai dati della mortalità in eccesso e parlare a favore di un valore regolato alle variazioni stagionali R0. Sostengono che l'intervallo basso dei valori R0 è più coerente con le osservazioni della pandemia che molti dei preventivi più iniziali. Tuttavia, con il caso gli infortuni mortali nella maggior parte dei paesi inferiore a 3%, questo metodo di calcolazione del R0 è probabile avere potenza statistica significativamente più bassa che molti altre. Tuttavia, questo dovrebbe fornire un altro strumento apprezzato per gli epidemiologi e potrebbe contribuire a fornire più informazione esatta nelle pandemie future.

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:
Sam Hancock

Written by

Sam Hancock

Sam completed his MSci in Genetics at the University of Nottingham in 2019, fuelled initially by an interest in genetic ageing. As part of his degree, he also investigated the role of rnh genes in originless replication in archaea.

Citations

Please use one of the following formats to cite this article in your essay, paper or report:

  • APA

    Hancock, Sam. (2021, November 17). La mortalità in eccesso rivela la velocità di infezione in COVID-19 è bassa con i reticoli di infezione e le varianti stagionali di fuga. News-Medical. Retrieved on January 23, 2022 from https://www.news-medical.net/news/20211117/Excess-mortality-reveals-infection-speed-in-COVID-19-is-low-with-seasonal-infection-patterns-and-escape-variants.aspx.

  • MLA

    Hancock, Sam. "La mortalità in eccesso rivela la velocità di infezione in COVID-19 è bassa con i reticoli di infezione e le varianti stagionali di fuga". News-Medical. 23 January 2022. <https://www.news-medical.net/news/20211117/Excess-mortality-reveals-infection-speed-in-COVID-19-is-low-with-seasonal-infection-patterns-and-escape-variants.aspx>.

  • Chicago

    Hancock, Sam. "La mortalità in eccesso rivela la velocità di infezione in COVID-19 è bassa con i reticoli di infezione e le varianti stagionali di fuga". News-Medical. https://www.news-medical.net/news/20211117/Excess-mortality-reveals-infection-speed-in-COVID-19-is-low-with-seasonal-infection-patterns-and-escape-variants.aspx. (accessed January 23, 2022).

  • Harvard

    Hancock, Sam. 2021. La mortalità in eccesso rivela la velocità di infezione in COVID-19 è bassa con i reticoli di infezione e le varianti stagionali di fuga. News-Medical, viewed 23 January 2022, https://www.news-medical.net/news/20211117/Excess-mortality-reveals-infection-speed-in-COVID-19-is-low-with-seasonal-infection-patterns-and-escape-variants.aspx.