La simple comparación del número total de muertes entre países puede proporcionar una representación engañosa del nivel subyacente de transmisión del SARS-CoV-2, el virus que causa el COVID-19, debido a las grandes diferencias en las tasas de muerte por COVID-19 reportadas en ancianos.poblaciones en diferentes países.
La investigación, realizada por científicos de la Universidad de Cambridge y el Institut Pasteur, se publicó hoy en la revista líder Naturaleza . Destaca cómo los grandes brotes de COVID-19 en hogares de ancianos europeos, y la posibilidad de que falten muertes en algunos países de Asia y América del Sur, han sesgado los datos de muerte por COVID-19 para grupos de mayor edad, lo que hace comparaciones entre países de la escalade la pandemia inexacta.
Los investigadores dicen que la notificación de muertes por COVID-19 entre los menores de 65 años probablemente sea mucho más confiable y, por lo tanto, puede brindar información más clara sobre la transmisión subyacente del virus y permitir mejores comparaciones entre países, lo que es crucial.en la orientación de las estrategias gubernamentales para tratar de controlar COVID-19.
"La simple comparación del número total de muertes entre países puede ser engañosa como representación del nivel subyacente de transmisión del SARS-CoV-2. La mayoría de las muertes ocurren en personas mayores, pero son las menos comparables entre países", dijo Megan.O'Driscoll, investigador de doctorado en el Departamento de Genética de la Universidad de Cambridge y primer autor del artículo.
En países como el Reino Unido, Canadá y Suecia, la pandemia de COVID-19 ha afectado de manera desproporcionada a los residentes de hogares de ancianos, que representan más del 20% de todas las muertes por COVID-19 notificadas. El nivel de transmisión del SARS-CoV-2 entre las personasLa población puede ser difícil de separar de estos grandes brotes.
Por el contrario, en algunos países de Asia y América del Sur se notificaron muchas menos muertes por COVID-19 en personas mayores de lo esperado. Una posible explicación de estas 'muertes perdidas' es que es menos probable que se investiguen las causas de las muertes en poblaciones de ancianosy reportado mientras los países luchan por contener la epidemia.
"Los asilos de ancianos son comunidades cerradas de personas, y una vez que el virus ingresa, puede propagarse rápidamente, lo que resulta en niveles más altos de infección que en la población general. Estamos viendo un número excesivamente grande de muertes por COVID-19 en estegrupo de edad, particularmente en países que tienen muchos hogares de ancianos ", dijo el Dr. Henrik Salje, del Departamento de Genética de la Universidad de Cambridge, autor principal del informe.
Agregó: "No es solo que los residentes sean mayores que la población en general, también son generalmente más frágiles, por lo que una persona de 70 años que vive en un hogar de ancianos a menudo tiene más probabilidades de morir de COVID-19 que una de 70años en la población en general. Para reducir el número total de muertes por COVID-19 es vital proteger a las comunidades de ancianos vulnerables ".
En su nuevo modelo, los investigadores integraron datos de muerte por COVID-19 específicos por edad de 45 países con 22 encuestas de seroprevalencia a nivel nacional. Los gobiernos de muchos países están utilizando encuestas de seroprevalencia para estimar el número de personas en una población con anticuerpos contra lacoronavirus.Los anticuerpos indican si una persona ha sido infectada con el SARS-CoV-2 en algún momento, por lo que son un buen indicador de las tasas de infección en toda la población.
"Nuestro modelo muestra que la cantidad de muertes por COVID-19 por edad, en personas menores de 65 años, es muy constante en todos los países y probablemente sea un indicador confiable de la cantidad de infecciones en la población. Esto es de uso críticoen un contexto donde la mayoría de las infecciones no se observan ", dijo O'Driscoll.
El modelo se puede utilizar a nivel de todo el país para predecir la probabilidad de que una persona muera por COVID-19 después de la infección, según su edad. También funciona a la inversa, para estimar el número total de infecciones de un país dado su número deMuertes por COVID-19 en un grupo de edad, lo cual es particularmente útil en lugares donde no se han realizado estudios de seroprevalencia.
Utilizando solo los datos de defunción de los grupos de edad menores de 65 años, que son los más representativos de la transmisión en toda la población, se muestra que para el 1 de septiembre de este año un promedio del 5% de la población de un país había sido infectada con el SARS.CoV-2. Sin embargo, en algunos lugares fue mucho más alto, especialmente en América del Sur.
Por ejemplo, utilizando las cifras de muertes por COVID-19 de Perú, que equivalen al 0,01% de la población del país, el modelo sugiere que más de la mitad de la población de Perú ha sido infectada con el SARS-CoV-2, una cifra mucho más altalo esperado. Esto indica tasas de transmisión del virus particularmente altas en Perú.
Pero incluso después de excluir los datos de los mayores de 65 años, el modelo muestra que las tasas de muerte por COVID-19 no se pueden comparar entre algunos países, porque la relación entre infecciones y muertes no es consistente cuando están involucrados otros factores de comorbilidad generalizados.
"Parece que las personas que viven en lugares como Eslovenia y Dinamarca tienen una probabilidad baja de muerte después de la infección con el SARS-CoV-2, incluso después de tener en cuenta las edades de sus poblaciones, que es muy diferente a lo que hemos vistoen Nueva York, por ejemplo. Es probable que haya diferencias fundamentales en las poblaciones entre países, lo que podría incluir su salud subyacente ", dijo Salje.
El modelo también reveló un patrón fuerte en los países en el grupo de edad de 5 a 9 años, que consistentemente tiene la probabilidad más baja de muerte después de la infección por SARS-CoV-2.
El trabajo demuestra cómo los datos de muerte específicos de la edad por sí solos pueden usarse para reconstruir el nivel subyacente de infección por SARS-CoV-2 en un país y cómo ha cambiado con el tiempo. Los investigadores dicen que este enfoque podría aplicarse a nivel subnacionalescala, y puede ser de particular utilidad en entornos donde los estudios de seroprevalencia grandes podrían no ser factibles.
Esta investigación fue financiada por la Beca de Respuesta Rápida COVID-19 de la Universidad de Cambridge.
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