Звичайний серологічний нагляд за населення оцінити наявність Антитіла до COVID-19 необхідно розуміти розвиток імунітет стада в популяції. Дані дослідження серологічного нагляду за популяцією в австрійському місті Ішгль проливають світло на цей аспект і спонукали дослідників до розробки моделі прогнозування, яка могла б допомогти спланувати ефективну стратегію вакцини та неінвазивні втручання населення проти інфекції.
Дані дослідження в Ішглі показали, що бл. 42.4% населення були серопозитивними після 9-10 місяців тестування з моменту першого pacientes були піддані впливу корона вірус1,2. Однак це вимагає використання відповідних антитіл і правильної мішені, щоб гарантувати, що люди з легкими інфекціями не будуть пропущені3. Ці дані дослідження Ішгля свідчать про те, що реакція антитіл на COVID-19 не тільки триває довго, але й може бути провісником імунітет стада в популяції. Це, у свою чергу, зумовлює потребу в рутинному серологічному нагляді за популяцією для оцінки кількості людей, у яких позитивні антитіла? Незважаючи на те, що це дослідження може не бути репрезентативним для всієї популяції, воно все одно може допомогти нам у ідентифікації не лише серопозитивних осіб, але й опосередковано веде до прогнозування приблизної популяції, яка потребуватиме бустерної дози вакцини чи ні. На даний момент це надзвичайно важливо, враховуючи той факт, що введення вакцини проти COVID-19 у більшості країн у розпалі, і світ з нетерпінням чекає повернення до «нормального життя», яке існувало до COVID-19. Це дасть змогу розробникам політики та адміністраторам розробити рекомендації та забезпечити, щоб адекватні ресурси охорони здоров’я витрачалися на населення, де утворення антитіл є мінімальним.
Крім того, це дослідження також виявило розробку неінвазивної прогнозної моделі, заснованої на самооцінці трьох ідентифікованих симптомів (кашель, втрата смаку/нюху та біль у кінцівках), які могли б точно передбачити серопозитивні особи.4 у популяції, яка була інфікована коронавірусом. Використання такої неінвазивної моделі дійсно може бути корисним для всього світу в боротьбі з пандемією COVID-19 шляхом прогнозування серопозитивності населення.
Поєднання обох цих підходів рутинного серологічного спостереження та прогнозного моделювання за допомогою програмного забезпечення CHES5 Щоб визначити серопозитивність, країни в усьому світі можуть ефективно планувати дослідження серонагляду, які можуть допомогти в контролі над пандемією, витрачаючи гроші платників податків більш ефективно та якнайшвидше повертаючи нормальний стан.
***
Список використаної літератури:
- Ішгль: антитіла лише незначно знизилися. Опубліковано онлайн 18 лютого 2021 р. Доступно за адресою https://tirol.orf.at/stories/3090797/ Доступ 19 лютого 2021 року.
- Інсбрукський медичний університет 2021. Прес-реліз – дослідження Ішгля: 42.4 відсотка мають антитіла. Доступний онлайн за адресою https://www.i-med.ac.at/pr/presse/2020/40.html Доступ 19 лютого 2021 року.
- Чи ми недооцінюємо серопоширеність SARS-CoV2. BMJ 2020 рік; 370 doi: https://doi.org/10.1136/bmj.m3364 (Опубліковано 03 вересня 2020 р.)
- Lehmann, J., Giesinger, et al., 2021. Оцінка серопоширеності антитіл SARS-CoV-2 за допомогою трьох симптомів, про які повідомляють самі: Розробка моделі прогнозування на основі даних з Ішгля, Австрія. Епідеміологія та інфекція, 1-13. Опубліковано онлайн видавництвом Cambridge University Press: 18 лютого 2021 р. DOI: https://doi.org/10.1017/S0950268821000418
- Holzner B, Giesinger JM, Pinggera J, Zugal S, Schöpf F, Oberguggenberger AS, Gamper EM, Zabernigg A, Weber B, Rumpold G. Комп'ютерне програмне забезпечення для оцінки стану здоров'я (CHES): програмне забезпечення для електронного моніторингу результатів, звітованих пацієнтами . BMC Med Інформ Децис Мак. 2012 листопада 9 р.; 12:126. doi: https://doi.org/10.1186/1472-6947-12-126.
***
