Routine sero-surveillance of the population to estimate presence of antibodies to COVID-19 is required to understand the development of ganāmpulka imunitāte in a population. Data from the sero-surveillance study of population in the Ischgl town of Austria throws light on this aspect and have led researchers to develop a prediction model which could help plan an effective vaccine strategy and non-invasive population interventions against the infection.
Išglas pētījuma dati parādīja, ka apm. 42.4% iedzīvotāju bija seropozitīvi pēc 9–10 mēnešiem ilgas pārbaudes, kopš pirmie pacienti tika pakļauti koronavīrusa iedarbībai1,2. Tomēr tam ir jāizmanto atbilstošas antivielas un pareizais mērķis, lai nodrošinātu, ka personas ar vieglām infekcijām nepaliek garām.3. This data from the Ischgl study suggests that the antibody response to COVID-19 is not only long lasting but can be a predictor of ganāmpulka imunitāte in a population. This, in turn, necessitates the need for a routine sero-surveillance in a population to estimate the number of people who are antibody positive? Although this study may not be representative of the entire population, however, it can still help us in identifying, not only the sero-positive individuals, but indirectly leads to predicting the estimated population that would require a booster vaccine dose or not. This is of extreme importance at this moment, given the fact that vaccine administration against COVID-19 is in full swing in most countries and the world is waiting anxiously to return to the “normal life” that existed before COVID-19. This will enable the policy makers and administrators to develop guidelines and ensure adequate health care resources are spent towards the population where antibody development is minimal.
Turklāt šis pētījums atklāja arī neinvazīva prognozēšanas modeļa izstrādi, pamatojoties uz trīs identificētu simptomu pašnovērtējumu (klepus, garšas/ožas zudums un sāpes ekstremitātēs), kas varētu precīzi paredzēt seropozitīvos indivīdus.4 populācijā, kas ir inficēta ar koronavīrusu. Šāda neinvazīva modeļa izmantošana patiešām var būt noderīga visai pasaulei cīņā pret COVID-19 pandēmiju, prognozējot iedzīvotāju seropozitivitāti.
Apvienojot abas šīs rutīnas seroloģiskās uzraudzības un paredzamās modelēšanas pieejas, izmantojot CHES programmatūru5 Lai noteiktu seropozitivitāti, valstis visā pasaulē var efektīvi plānot seroloģiskās uzraudzības pētījumus, kas var palīdzēt kontrolēt pandēmiju, efektīvāk tērējot nodokļu maksātāju naudu un pēc iespējas ātrāk atgriežot normālu stāvokli.
***
Norādes:
- Išgls: Antivielas tikai nedaudz samazinājās. Publicēts tiešsaistē 18. gada 2021. februārī. Pieejams plkst https://tirol.orf.at/stories/3090797/ Skatīts 19.
- Insbrukas Medicīnas universitāte 2021. Paziņojums presei – Išglas pētījums: 42.4 procenti ir antivielu pozitīvi. Pieejams tiešsaistē plkst https://www.i-med.ac.at/pr/presse/2020/40.html Skatīts 19.
- Vai mēs nenovērtējam SARS-CoV2 sero izplatību? BMJ 2020. gads; 370 doi: https://doi.org/10.1136/bmj.m3364 (Publicēts 03. gada 2020. septembrī)
- Lehmann, J., Giesinger, et al., 2021. SARS-CoV-2 antivielu seroprevalences novērtēšana, izmantojot trīs pašnovērtētus simptomus: Prognozes modeļa izstrāde, pamatojoties uz datiem no Išglas, Austrija. Epidemioloģija un infekcija, 1.-13. Tiešsaistē publicēts Cambridge University Press: 18. gada 2021. februārī. 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. The Computer-based Health Evaluation Software (CHES): programmatūra elektroniskai pacientu ziņotu rezultātu uzraudzībai . BMC Med Inform Decis Mak. 2012. gada 9. novembris; 12:126. doi: https://doi.org/10.1186/1472-6947-12-126.
***
