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Exceso de la mortalidad revela velocidad de la infección en COVID-19 es inferior con las configuraciones de la infección y las variantes estacionales del escape

El número de la réplica, o el R0, describe el número medio de transmisiones de un único individuo en una población sin inmunidad. Puede ser calculado solamente para la enfermedad 2019 (COVID-19) del coronavirus en poblaciones antes de vacunaciones, de infecciones dispersas, o del social que se distancia las dimensiones, llevando a una ventana limitada para los grupos de datos. El R0 estimado varía grandemente, con los resultados colocando a partir de 1,95 a 6,49. Los investigadores de la universidad de Wurzburg en Alemania han estado tentativa crear un nuevo método para determinar el R0 usando datos de exceso de la mortalidad.

Estudio: Apreciación del R0 para la extensión de SARS-CoV-2 en Alemania de exceso de la mortalidad. Haber de imagen: ffikretow/ShutterstockEstudio: Apreciación del R0 para la extensión de SARS-CoV-2 en Alemania de exceso de la mortalidad. Haber de imagen: ffikretow/Shutterstock

Una versión de la prueba preliminar del estudio del grupo está disponible en el servidor del medRxiv*, mientras que el artículo experimenta la revisión paritaria.

El estudio

Los investigadores utilizaron el Web site alemán del instituto (RKI) de Robert Koch para determinar el número de casos, de muertes, y de pruebas de la polimerización en cadena. Exceso de las muertes eran calculadas de los datos de la oficina de estadística federal, mientras que Apple ofreció datos de la movilidad. Para calcular exceso de las muertes ya mencionadas, las muertes semanales en 2020 fueron restadas del medio de muertes semanales en los tres años pasados.

El R0 era calculado usando un empaquetar libremente disponible de R, usando un método del incremento exponencial y la simulación del intervalo serial medio con una distribución gamma igual a 4,7. La incidencia semanal de exceso de la mortalidad fue convertida a las incidencias diarias en caso necesario, otra vez usando la distribución gamma. Solamente los datos hasta e incluir el 15 de marzo de 2020, podrían ser utilizados, como después de este punto, muchos alemanes habían comenzado la distancia social, incluso antes de que las pautas oficiales fueron puestas en lugar. Por supuesto, para el momento en que éstos fueran quitados, la inmunidad era lejos más común en la población.

Los científicos ajustaron RKI ofrecido los grupos de datos epidemiológicos a las distribuciones gammas y determinaron las diferencias entre los picos de las curvas. Esto reveló que el Horario de Greenwich entre el acontecimiento de la enfermedad y la muerte era 25 días. Esto permitió que los investigadores utilizaran los casos que dieron lugar a muerte hasta 11 de abril en su análisis. Mientras que muy pocas pruebas fueron realizadas antes del 15 de marzo, ésta permitió un aumento importante en potencia estadística.

De datos sin procesar de la incidencia, el R0 inicial obtenido para los casos de la enfermedad y las muertes eran 2.56/2.03, respectivamente. Éstos necesitaron ser corregidos para la tasa de crecimiento de prueba, dando por resultado valores más inferiores, con un R0 de 1,86 para la enfermedad y 1,47 para las muertes. Esto es importante más inferior que muchos otros presupuestos, y el RKI asume un R0 en el rango de 2.8-3.8. Sin embargo, se han propuesto muchos diversos presupuestos, y un presupuesto inicial en Wuhan mostró el R0 en 2,2. Los investigadores proponen que similar a los presupuestos de Wuhan, la prueba limitada en la fase inicial del pandémico fuera en polarización negativa hacia el lo más seriamente posible enfermo, que dará lugar a muchos presupuestos que tienden más arriba que realidad.

El nuevo método usado en este estudio sigue siendo incierto. El número exacto de pruebas realizadas en las primeras semanas es desconocido. Los datos de la incidencia vienen casi totalmente de los individuos que la hospitalización necesaria, o era en las situaciones donde los casos podrían ser confirmados - por ejemplo clínicas de reposo. Estas áreas también tendieron a mostrar regímenes de transmisión más altos que el descanso del país. Los científicos atribuyen algunas diferencias en números de la infección a estos factores y admiten que su R0 es poco probable ser representativo.

Para resolver esta entrega, tentativa calcular el R0 basado en datos de exceso de la mortalidad, como el gobierno alemán cerco datos sobre todas las muertes, y esta información es independiente de la prueba. Obtuvieron un R0 de 1,34 a través de todos los grupos de la misma edad para la extensión de SARS-CoV-2 en Alemania. Mientras que este método de prueba evita algunos de los factores de la confusión considerados en el método anterior, la mortalidad de la gripe pudo haber afectado a los resultados - y podría ser muy difícil informar, como la gripe y la mortalidad COVID-19 se sobreponen en equipos totales de la muerte.

Los investigadores sostienen que su estudio muestra que el R0 puede ser calculado de datos de exceso de la mortalidad y estar a favor de un valor ajustado a las variaciones estacionales R0. Demandan que el alcance inferior de los valores R0 es más constante con las observaciones del pandémico que muchos de los presupuestos anteriores. Sin embargo, con el caso las fatalidades en la mayoría de los países bajan que el 3%, este método de calcular el R0 es probable tener potencia estadística importante más inferior que muchos otras. Sin embargo, esto debe ofrecer otra herramienta valiosa para los epidemiólogos y podría ayudar a ofrecer más información precisa en los pandémicos futuros.

advertencia *Important

el medRxiv publica los partes científicos preliminares que par-no se revisan y, por lo tanto, no se deben mirar como concluyentes, conduce práctica clínica/comportamiento relativo a la salud, o tratado como información establecida

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.

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