Seguimiento de COVID-19: Entendiendo los riesgos de infección
Un estudio revela tendencias de infección y factores de riesgo durante la pandemia de COVID-19.
― 9 minilectura
Tabla de contenidos
- Impacto de los sistemas de vigilancia
- Factores que afectan el riesgo de Infección por COVID-19
- Cambios en las políticas de salud pública
- Examinando los factores de riesgo de infección
- Diseño del estudio y reclutamiento
- Recolección de datos
- Entendiendo la seroconversión inducida por infección
- Seguimiento de tiempo y factores de riesgo
- Puntuación de riesgo compuesta
- Datos sobre el estado de vacunación
- Analizando las tasas de infección
- Efectos de la vacunación en las tasas de infección
- Factores de riesgo epidemiológicos
- Hallazgos sobre el uso de mascarillas y medidas de seguridad
- Observaciones sobre pruebas autoinformadas
- Conclusión e implicaciones futuras
- Fuente original
Desde que comenzó la pandemia de COVID-19, rastrear la propagación del virus ha sido una tarea crítica. Los departamentos de salud se basan principalmente en los casos reportados, las visitas al hospital y las muertes para entender lo extendido que está el virus. Sin embargo, este enfoque a menudo subestima el número real de infecciones. Muchas personas no muestran síntomas pero aún pueden transmitir el virus. Durante la pandemia, especialmente en Estados Unidos, ha quedado claro que muchas infecciones pasan desapercibidas por diversas razones, incluyendo el acceso limitado a Pruebas y cambios en cómo la gente se comporta respecto a las pautas de salud.
Impacto de los sistemas de vigilancia
El sistema nacional para rastrear las infecciones por COVID-19 utilizó principalmente los resultados de pruebas de proveedores médicos y laboratorios. Estos resultados positivos a menudo se consideraban una forma de medir cuántas personas estaban infectadas. Sin embargo, este método no tenía en cuenta a muchas personas que pudieron haber tenido el virus pero no se hicieron la prueba o no mostraron síntomas en absoluto. Los estudios mostraron que el número real de infecciones podría ser mucho más alto que los casos reportados. Este problema se volvió aún más significativo cuando la emergencia nacional por COVID-19 terminó en mayo de 2023, lo que llevó a menos pruebas y a un menor conteo de casos reportados.
Infección por COVID-19
Factores que afectan el riesgo deMuchos factores pueden influir en el riesgo de una persona de infectarse con SARS-CoV-2, el virus que causa COVID-19. Estos factores incluyen cuán a menudo alguien está expuesto al virus, sus condiciones de salud, si ha sido vacunado y cómo ha cambiado el propio virus. Por ejemplo, las medidas de salud pública como usar mascarillas y mantener distancia de otros también juegan un papel importante.
Las vacunas se introdujeron en diciembre de 2020, y su disponibilidad aumentó significativamente en marzo de 2021. Se ha demostrado que la Vacunación reduce el riesgo de enfermedad grave y muerte por COVID-19, especialmente durante las diferentes oleadas de variantes como Alpha, Delta y Omicron. Sin embargo, la efectividad de las vacunas en prevenir infecciones ha disminuido con la aparición de nuevas variantes, particularmente durante las oleadas de Delta y Omicron. Muchas personas vacunadas aún se infectaron, destacando la naturaleza evolutiva del virus.
Cambios en las políticas de salud pública
A medida que las vacunas contra COVID-19 se hicieron ampliamente disponibles, las políticas de salud pública comenzaron a cambiar. A finales de 2021, muchas pautas que anteriormente recomendaban o requerían Cuarentena, aislamiento y distanciamiento social se relajaron. Este cambio coincidió con el aumento de las tasas de vacunación y la disponibilidad de tratamientos para COVID-19. Como resultado, el enfoque se centró más en la vacunación como un medio para controlar enfermedades graves y menos en medidas preventivas como el uso de mascarillas.
Estos cambios de política probablemente afectaron cómo se comportaron las personas y las comunidades. Muchas personas comenzaron a depender menos de las medidas preventivas, lo que podría haber aumentado su riesgo de infección.
Examinando los factores de riesgo de infección
Si bien rastrear grupos demográficos y sus tasas de infección por COVID-19 es vital, entender los factores de riesgo para la infección no se ha explorado completamente, especialmente durante las diferentes fases de vacunación y variantes nuevas. El papel protector de las vacunas contra la infección no se ha analizado a fondo en un contexto que considere varios factores de riesgo a lo largo del tiempo.
Diseño del estudio y reclutamiento
Para entender mejor el riesgo de infección por COVID-19 entre adultos en EE. UU., se realizó un estudio que involucró a 6,740 adultos. Los participantes fueron reclutados en línea y debían tener al menos 18 años y proporcionar un correo electrónico válido para seguimiento. El estudio rastreó individuos de diversos orígenes, incluyendo a personas de los 50 estados, Puerto Rico y Guam.
El estudio dividió a los participantes en dos grupos principales basados en sus resultados de serología, que son pruebas que pueden determinar si alguien ha estado infectado con SARS-CoV-2. Esta división permitió comparar las tasas de infección en el periodo previo a la vacuna y el periodo posterior a la vacuna.
Recolección de datos
Para recoger datos, los investigadores realizaron 14 estudios de seguimiento desde agosto de 2020 hasta julio de 2022. Los participantes proporcionaron información sobre varios factores de riesgo, síntomas, comportamientos de salud y cualquier prueba de COVID-19 no relacionada con el estudio que hayan realizado.
Las pruebas serológicas, que implican examinar muestras de sangre en busca de anticuerpos, se realizaron en tres momentos diferentes a lo largo del estudio. El objetivo era ver quién desarrolló anticuerpos con el tiempo, lo que indica infecciones pasadas.
Entendiendo la seroconversión inducida por infección
El estudio definió una infección exitosa como alguien que inicialmente dio negativo para anticuerpos y luego dio positivo. Los investigadores calcularon el tiempo entre estas pruebas para determinar cuándo probablemente ocurrieron las infecciones. Esta medida ayudó a estimar cuántas personas estaban verdaderamente infectadas durante cada fase de la pandemia.
Seguimiento de tiempo y factores de riesgo
La información sobre Riesgos, comportamientos y estado de vacunación se recopiló a través de cuestionarios en intervalos específicos. Para la fase inicial, se recopilaron datos de las primeras cuatro visitas, mientras que los datos posteriores se recolectaron durante las visitas posteriores a medida que se administraban las vacunaciones.
Los participantes informaron sobre diversos comportamientos que podrían afectar su riesgo de infección, incluyendo si trabajaban en empleos esenciales, si vivían en hogares con mucha gente o si tenían ciertas condiciones de salud.
Puntuación de riesgo compuesta
Para evaluar el riesgo general de COVID-19, los investigadores calcularon una puntuación de riesgo compuesta basada en los diversos factores reportados por los participantes. Puntuaciones más altas indicaron comportamientos más riesgosos, como no usar mascarillas o ir a lugares concurridos.
Esta puntuación de riesgo ayudó a determinar qué grupos eran más vulnerables a la infección durante cada período del estudio.
Datos sobre el estado de vacunación
En la fase previa a la vacuna, ninguno de los participantes estaba vacunado. Para cuando el estudio alcanzó la fase de la vacuna, muchos participantes ya habían recibido sus vacunaciones. Este momento permitió a los investigadores analizar cómo el estado de vacunación influyó en las tasas de infección.
Analizando las tasas de infección
El estudio encontró que la tasa de infecciones por SARS-CoV-2 fue significativamente más alta en la fase de la vacuna en comparación con la fase previa a la vacuna. El análisis mostró que en la fase previa a la vacuna, la tasa de infección era más baja que en las fases posteriores cuando más personas se infectaron.
Los factores sociodemográficos jugaron un papel importante en las tasas de infección. Por ejemplo, los grupos de edad más jóvenes y ciertos antecedentes raciales o étnicos tenían tasas de infección más altas. Estos hallazgos destacaron las disparidades en cómo COVID-19 afectó a diferentes comunidades.
Efectos de la vacunación en las tasas de infección
El estado de vacunación tuvo una correlación directa con el riesgo de infección. Aquellos que no estaban vacunados tenían las tasas de infección más altas, mientras que aquellos que estaban completamente vacunados y tenían refuerzo tenían tasas significativamente más bajas. Los datos sugirieron que la vacunación sigue siendo un factor clave de protección, incluso durante oleadas de nuevas variantes.
Factores de riesgo epidemiológicos
Los investigadores también examinaron varios factores de riesgo que influenciaron las tasas de infección. Algunos comportamientos, como el distanciamiento social, el uso de mascarillas y evitar lugares concurridos, estaban relacionados con menores riesgos de infección tanto en fases previas a la vacuna como en fases con la vacuna.
Sin embargo, en la fase de la vacuna, surgieron nuevos factores de riesgo, como vivir con niños que podrían asistir a la escuela y cambios en los comportamientos sociales que surgieron a partir de políticas de salud pública relajadas y un aumento en la transmisión comunitaria.
Hallazgos sobre el uso de mascarillas y medidas de seguridad
Los datos generales mostraron que el uso de mascarillas, especialmente en espacios cerrados, seguía relacionado con tasas de infección más bajas. Incluso cuando las tasas de infección eran altas, aquellos que usaban mascarillas de manera constante informaron tasas más bajas de infección en comparación con aquellos que no lo hicieron.
Sin embargo, aunque las medidas de protección eran efectivas, quedó claro que no podían eliminar completamente el riesgo de infección, especialmente en una comunidad con altas tasas de transmisión.
Observaciones sobre pruebas autoinformadas
Los participantes en el estudio tuvieron tasas más bajas de resultados positivos cuando se autoinformaron en comparación con lo que mostraron las pruebas serológicas. Esta discrepancia planteó preguntas sobre la conciencia y el reconocimiento de los síntomas de COVID-19, especialmente entre individuos vacunados que podrían ser menos propensos a hacerse pruebas si sentían síntomas leves.
Conclusión e implicaciones futuras
Monitorear la tendencia de las infecciones por COVID-19 será esencial a medida que la pandemia evolucione. La dependencia de reportes rutinarios de proveedores y laboratorios puede volverse menos efectiva, ya que más personas pueden utilizar pruebas en casa que no se capturan a través de métodos de seguimiento estándar.
El estudio subrayó la importancia de las pruebas serológicas como un método valioso para entender la incidencia de infecciones por COVID-19 y los factores de riesgo asociados. La observación continua es crucial a medida que surgen nuevas variantes y cambian las medidas de salud pública.
En resumen, los hallazgos destacan que, aunque la vacunación juega un papel crucial en la reducción del riesgo de enfermedad grave, las medidas de salud pública en curso y los comportamientos individuales siguen siendo vitales para controlar la propagación de COVID-19. Se deben fomentar comportamientos protectores, especialmente durante oleadas significativas de transmisión, y se deben hacer esfuerzos para abordar las disparidades en las tasas de infección entre diferentes grupos demográficos.
Título: Seroincidence of SARS-CoV-2 infection prior to and during the rollout of vaccines in a community-based prospective cohort of U.S. adults
Resumen: LONG ABSTRACTO_ST_ABSBackgroundC_ST_ABSInfectious disease surveillance systems, which largely rely on diagnosed cases, underestimate the true incidence of SARS-CoV-2 infection, due to under-ascertainment and underreporting. We used repeat serologic testing to measure N-protein seroconversion in a well-characterized cohort of U.S. adults with no serologic evidence of SARS-CoV-2 infection to estimate the incidence of SARS-CoV-2 infection and characterize risk factors, with comparisons before and after the start of the SARS-CoV-2 vaccine and variant eras. MethodsWe assessed the incidence rate of infection and risk factors in two sub-groups (cohorts) that were SARS-CoV-2 N-protein seronegative at the start of each follow-up period: 1) the pre-vaccine/wild-type era cohort (n=3,421), followed from April to November 2020; and 2) the vaccine/variant era cohort (n=2,735), followed from November 2020 to June 2022. Both cohorts underwent repeat serologic testing with an assay for antibodies to the SARS-CoV-2 N protein (Bio-Rad Platelia SARS-CoV-2 total Ab). We estimated crude incidence and sociodemographic/epidemiologic risk factors in both cohorts. We used multivariate Poisson models to compare the risk of SARS-CoV-2 infection in the pre-vaccine/wild-type era cohort (referent group) to that in the vaccine/variant era cohort, within strata of vaccination status and epidemiologic risk factors (essential worker status, child in the household, case in the household, social distancing). FindingsIn the pre-vaccine/wild-type era cohort, only 18 of the 3,421 participants (0.53%) had >1 vaccine dose by the end of follow-up, compared with 2,497/2,735 (91.3%) in the vaccine/variant era cohort. We observed 323 and 815 seroconversions in the pre-vaccine/wild-type era and the vaccine/variant era and cohorts, respectively, with corresponding incidence rates of 9.6 (95% CI: 8.3-11.5) and 25.7 (95% CI: 24.2-27.3) per 100 person-years. Associations of sociodemographic and epidemiologic risk factors with SARS-CoV-2 incidence were largely similar in the pre-vaccine/wild-type and vaccine/variant era cohorts. However, some new epidemiologic risk factors emerged in the vaccine/variant era cohort, including having a child in the household, and never wearing a mask while using public transit. Adjusted incidence rate ratios (aIRR), with the entire pre-vaccine/wild-type era cohort as the referent group, showed markedly higher incidence in the vaccine/variant era cohort, but with more vaccine doses associated with lower incidence: aIRRun/undervaccinated=5.3 (95% CI: 4.2-6.7); aIRRprimary series only=5.1 (95% CI: 4.2-7.3); aIRRboosted once=2.5 (95% CI: 2.1-3.0), and aIRRboosted twice=1.65 (95% CI: 1.3-2.1). These associations were essentially unchanged in risk factor-stratified models. InterpretationIn SARS-CoV-2 N protein seronegative individuals, large increases in incidence and newly emerging epidemiologic risk factors in the vaccine/variant era likely resulted from multiple co-occurring factors, including policy changes, behavior changes, surges in transmission, and changes in SARS-CoV-2 variant properties. While SARS-CoV-2 incidence increased markedly in most groups in the vaccine/variant era, being up to date on vaccines and the use of non-pharmaceutical interventions (NPIs), such as masking and social distancing, remained reliable strategies to mitigate the risk of SARS-CoV-2 infection, even through major surges due to immune evasive variants. Repeat serologic testing in cohort studies is a useful and complementary strategy to characterize SARS-CoV-2 incidence and risk factors. SHORT ABSTRACTThis study used repeat serologic testing to estimate infection rates and risk factors in two overlapping cohorts of SARS-CoV-2 N protein seronegative U.S. adults. One mostly unvaccinated sub-cohort was tracked from April to November 2020 (pre-vaccine/wild-type era, n=3,421), and the other, mostly vaccinated cohort, from November 2020 to June 2022 (vaccine/variant era, n=2,735). Vaccine uptake was from 0.53% and 91.3% in the pre-vaccine and vaccine/variant cohorts, respectively. Corresponding seroconversion rates were 9.6 and 25.7 per 100 person-years. In both cohorts, sociodemographic and epidemiologic risk factors for infection were similar, though new risks emerged in the vaccine/variant era, such as having a child in the household. Despite higher incidence rates in the vaccine/variant cohort, vaccine boosters, masking, and distancing likely reduced infection risk, even through major variant surges. Repeat serologic testing in cohorts is a useful and complementary strategy to characterize incidence and risk factors. FundingThe work was supported by the CUNY Institute for Implementation Science in Population Health, the U.S. National Institutes of Allergy and Infectious Diseases (NIAID), Pfizer, Inc., and the U.S. National Institute of Mental Health (NIMH).
Autores: Denis Nash, A. Srivastava, Y. Shen, K. Penrose, S. Kulkarni, R. Zimba, W. You, A. Berry, C. Mirzayi, A. R. Maroko, A. Parcesepe, C. Grov, M. Robertson
Última actualización: 2023-10-02 00:00:00
Idioma: English
Fuente URL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.09.29.23296142
Fuente PDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.09.29.23296142.full.pdf
Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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