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Estudie en efectos a largo plazo de la contaminación atmosférica sobre los resultados COVID-19

Varios estudios en el pasado han evaluado el impacto de la contaminación atmosférica en mortalidad de la enfermedad 2019 del coronavirus (COVID-19) en un único país. Un gorrón reciente del estudio espacial y Spatio-temporal de la epidemiología utilizó un diseño ecológico espacial incluyendo Canadá, Italia, Inglaterra, y los Estados Unidos para investigar el riesgo de la infección del coronavirus 2 de la neumonía asiática (SARS-CoV-2) con la autocorrelación espacial residual después de explicar covariates.

Estudio: Exposición a largo plazo a la contaminación atmosférica y a la incidencia COVID-19: Un estudio plurinacional. Haber de imagen: BLACKDAY/Shutterstock.com

Sobre el estudio

En el estudio actual, fue presumido que la gente expuesta a la alta contaminación atmosférica ha reducido durante mucho tiempo defensas naturales a las infecciones respiratorias, que las hace más susceptibles a COVID-19. Para cada país, los investigadores investigaron los efectos de la exposición media a largo plazo a la materia en partículas que tiene un diámetro de más poco de 2,5 micrómetros (μm) (P.M.2.5) y del bióxido de nitrógeno (NO2) para determinar si estos factores aumentan la incidencia de COVID-19.

Con este fin, los investigadores drenaron una comparación de contrastes geográficos en la contaminación atmosférica y de regímenes de incidencia a través de pequeñas áreas también. El estudio tiene en cuenta factores de la confusión del potencial tales como incidencia del cáncer de pulmón como poder para fumar y el indice de desempleo.

El estudio actual empleó tres métodos diferentes. Primero, la interpolación de la contaminación atmosférica, que es un modelo geostatistical para NINGUNA2 supervisión a partir de 517 estaciones de tierra en los E.E.U.U. En segundo lugar, el modelo de la incidencia COVID-19 fue utilizado para estimar el impacto de la contaminación atmosférica en los casos COVID-19 en pequeñas áreas. Tercero, un método atribuible de la fracción (PAF) de la población para cuantificar el impacto combinado del P.M.2.5 y del NO2 en las incidencias COVID-19.

Resultados de la distribución y de los efectos de contaminación atmosférica espaciales

Los resultados espaciales de la distribución estimaban que el régimen de incidencia estandardizado para cada 100.000 personas en los E.E.U.U. es mucho más alto que en otros países. De hecho, esta nación es tan alta como un cuarto de su población en algunos países.

Los resultados espaciales de la distribución de Canadá indican que esta nación ha sido extremadamente acertada en controlar COVID-19, con el régimen de incidencia estandardizado más alto siendo cerca de 1.500. El régimen de incidencia estandardizado en provincias italianas septentrionales es bastante alto y era estimado para ser cerca de 3.000 con una alta probabilidad. Semejantemente, las provincias del noroeste de Inglaterra tienen una alta probabilidad del exceedance, mientras que el régimen de incidencia estandardizado en las autoridades locales de la superior-fila está cercano a 5.000.

Resultados contrarios

Cualquier lazo entre la incidencia COVID-19 y la exposición del largo plazo al P.M.2.5 y NINGÚN2 fue encontrado para ser contrario a través de los cuatro países examinados en este papel.

El análisis muestra que un 1 aumento-3 del μgm en la exposición a largo plazo al P.M.2.5 aumentó el régimen de incidencia COVID-19 en los E.E.U.U. a 12,6%, mientras que aumentó solamente moderado de Italia y de Inglaterra en 0,5% y 2,9%, respectivamente. En Canadá, hay pruebas de un efecto protector del P.M.2.5, que es probablemente debido a las entregas espaciales de la confusión entre las variables explicativas y el efecto al azar espacial incluidos en el modelo. Todas las conclusión en el impacto del P.M.2.5 son también constantes con otros estudios recientes.

La inconsistencia en resultados a través de países podría también ser debido a algunos factores de confusión unmeasured que se correlacionan con calidad del aire. Los E.E.U.U., por ejemplo, son vehículo-más relacionados que los otros tres países; por lo tanto, el P.M.2.5 se pudo correlacionar más fuertemente con movilidad en los E.E.U.U. Si la movilidad se considera como calculador fuerte de la incidencia COVID-19, la falla de ajustar para que haya ella como covariate modelo podría afectar lazo deducido de COVID-19/2.5 P.M. en los E.E.U.U. más fuertemente que los otros países.

Todos los estudios ecológicos son intrínsecamente limitados, pues los covariates refieren al área-nivel y no a características del individual-nivel. Por otra parte, las mediciones del área-nivel no son poderes seguros para las exposiciones del individual-nivel, pues los individuos en una región son heterogéneos y el desvío ecológico puede ocurrir cuando hay dependencias y acciones recíprocas en el nivel individual.

Por lo tanto, en los cuatro países, el lazo entre el individual-nivel y las exposiciones del área-nivel, así como los valores medidos de las exposiciones del área-nivel, eran diferente. Que siguen habiendo los datos de los E.E.U.U. obtenidos de sus 3.108 condados ofrecen una información espacial más de alta resolución con respecto a los datos a partir de 93-149 regiones en los tres países.

Conclusión

Tomadas juntas, las conclusión del estudio actual demuestran y acentúan la importancia de replegar análisis espaciales a través de países múltiples. También, como las herramientas están cada vez más disponibles, los datos espaciales de manejo sobre resultados de la salud y las exposiciones llegarán a ser más simples.

Los investigadores todavía están en la fase del edificio modelo para los análisis como esto; por lo tanto, antes de que se convenga en una metodología común validada, los resultados de varias formulaciones modelo de cerca que se asemejan con diversos factores de confusión tendrán que ser utilizados y ser analizados. Esto ayudará a evadir cualquier polarización negativa inherente posible hacia resultados positivos.

Journal reference:
Susha Cheriyedath

Written by

Susha Cheriyedath

Susha has a Bachelor of Science (B.Sc.) degree in Chemistry and Master of Science (M.Sc) degree in Biochemistry from the University of Calicut, India. She always had a keen interest in medical and health science. As part of her masters degree, she specialized in Biochemistry, with an emphasis on Microbiology, Physiology, Biotechnology, and Nutrition. In her spare time, she loves to cook up a storm in the kitchen with her super-messy baking experiments.

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