Rischi di infezione da COVID-19: uno studio in Inghilterra
Esaminando i fattori che influenzano i tassi di infezione da COVID-19 tra diversi gruppi in Inghilterra.
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Indice
La pandemia di COVID-19 è iniziata alla fine del 2019 in Cina e ha portato a molte ospedalizzazioni e decessi in tutto il mondo. Diversi paesi hanno affrontato varie ondate di infezioni e molti hanno messo in atto regole di distanziamento sociale, sia autonomamente che per ordine del governo. Queste misure di sicurezza hanno messo in luce le disuguaglianze esistenti nella società, colpendo gruppi in base a fattori come genere, età, luogo e etnia. È importante capire come queste disuguaglianze siano collegate al rischio di Infezione per chi si occupa di fare politiche.
Per gestire l'isolamento e la quarantena, molti paesi hanno iniziato a fare test di routine, concentrandosi principalmente sulle persone che mostrano sintomi di COVID-19. Anche se questo approccio mirato aiuta a tracciare il virus, salta casi in cui le persone non mostrano sintomi ma possono comunque diffondere il virus. Inoltre, l'accesso ai test può variare in base alla posizione, alla demografia e ai fattori sociali, il che significa che non tutti coloro che possono essere testati lo sono. Quindi è vitale guardare da vicino le caratteristiche e le disuguaglianze tra gli individui più a rischio di COVID-19.
Nel Regno Unito, sono stati condotti grandi studi per raccogliere più informazioni sui modelli del virus e sui fattori che contribuiscono alle infezioni. Le evidenze hanno mostrato che i gruppi etnici minoritari affrontavano un rischio maggiore di malattia grave e morte a causa del COVID-19. Tuttavia, non è ancora chiaro se questo rischio fosse dovuto a differenze di esposizione, suscettibilità, o accesso a test e assistenza sanitaria. Per ridurre queste disparità in futuro, dobbiamo capire i motivi alla base durante questa pandemia.
Lo Studio REACT-1
Lo studio REACT-1 è stato creato per rappresentare la popolazione dell'Inghilterra. In oltre 19 indagini, i ricercatori hanno raccolto tamponi dalla gola e dal naso dei partecipanti per testare il virus. La prima indagine è iniziata il 1 maggio 2020 e le indagini successive si sono svolte all'incirca ogni mese. I partecipanti sono stati scelti a caso da varie aree locali e sono stati invitati a partecipare indipendentemente dalla presenza di sintomi.
In questo studio, sono stati presentati i risultati sui fattori di rischio e le differenze nella probabilità di essere infettati per i turni condotti tra metà settembre 2020 e la fine di marzo 2021. I turni precedenti avevano già riportato risultati.
Raccolta Dati
Lo studio REACT-1 ha coinvolto la selezione casuale di partecipanti di età pari o superiore a 5 anni dall'elenco pazienti del NHS. Gli inviti sono stati inviati in 315 aree locali in Inghilterra. I partecipanti hanno ricevuto kit di test per posta e sono stati istruiti a raccogliere i propri campioni. Insieme a informazioni di base come nome, età e indirizzo, ai partecipanti è stato chiesto di compilare un questionario sul loro impiego, etnia, dimensione del nucleo familiare e contatti con casi di COVID-19 confermati.
Per analizzare i dati in modo efficace, l'età è stata suddivisa in diversi gruppi, e i 19 gruppi etnici sono stati riassunti in cinque categorie principali: bianco, asiatico, nero, misto e altro. La dimensione della famiglia è stata categorizzata in base al numero di persone che vivono insieme, e una nuova variabile è stata creata per mostrare lo stato occupazionale, compresi i lavoratori chiave e coloro che non hanno un lavoro a tempo pieno o part-time.
I partecipanti hanno riportato il loro stato sintomatico nel mese prima del test. Quelli che mostravano sintomi classici di COVID-19 sono stati raggruppati separatamente da altri con sintomi diversi o che non riportavano sintomi.
Analisi Statistica
Per determinare i tassi di infezione, i ricercatori hanno calcolato la percentuale di test positivi dai campioni raccolti. Per tenere conto del campionamento distorto, hanno regolato i loro risultati usando pesi specifici basati su età, genere, località, etnia e livelli di deprivazione.
I ricercatori hanno utilizzato la regressione logistica per vedere se determinati gruppi avevano maggiori probabilità di risultare positivi al virus. I fattori considerati includevano età, genere, regione geografica, origine etnica, dimensione del nucleo familiare e deprivazione locale. I risultati hanno mostrato rapporti di probabilità per indicare la possibilità di positività al tampone per diversi gruppi.
Tassi di Infezione Durante la Seconda Ondata
Da settembre 2020 a marzo 2021, l'Inghilterra ha visto una seconda ondata significativa di COVID-19, con tassi di positività in aumento da settembre a gennaio e una diminuzione a marzo. Durante questo periodo, oltre 7.000 test sono risultati positivi.
L'origine etnica dei partecipanti ha giocato un ruolo chiave nel loro rischio di infezione. Il gruppo asiatico ha costantemente avuto tassi di infezione più elevati, mentre il gruppo bianco ha avuto tassi più bassi. Le probabilità di risultare positivi erano maggiori per i partecipanti asiatici e neri rispetto ai partecipanti bianchi.
I partecipanti hanno auto-identificato le loro origini etniche, e alcuni sottogruppi etnici hanno mostrato tassi di infezione variabili. Ad esempio, i partecipanti bengalesi avevano tassi di positività notevolmente più elevati rispetto ai partecipanti bianchi. Queste disparità osservate suggeriscono che l'aumento del rischio tra i gruppi minoritari non riguardava solo l'accesso all'assistenza sanitaria o ai test, ma anche il rischio di contrarre l'infezione.
Dimensione della Famiglia e Deprivazione
I risultati hanno mostrato che le persone che vivevano in famiglie più numerose avevano tassi di infezione più elevati rispetto a quelle in famiglie più piccole. Il tasso di positività aumentava con la dimensione della famiglia, con coloro che vivevano in case di sei o più persone che avevano il rischio più alto. Questa tendenza si è mantenuta anche dopo aver regolato altri fattori.
Inoltre, i partecipanti provenienti dai quartieri più svantaggiati avevano tassi di infezione più elevati rispetto a quelli provenienti da aree meno svantaggiate. Questa distinzione è rimasta significativa anche dopo aver tenuto conto di età, genere, occupazione, etnia e dimensione della famiglia.
L'occupazione ha anche giocato un ruolo nel rischio di infezione. I lavoratori della salute e delle case di cura avevano probabilità maggiori di risultare positivi rispetto ai lavoratori non chiave. Coloro che avevano contatto diretto con i pazienti avevano probabilità più elevate di infezione rispetto a quelli senza contatto con i clienti.
Analisi di Sensibilità per Stato Vaccinale
A partire da dicembre 2020, il programma di vaccinazione contro il COVID-19 è iniziato in Inghilterra. Dall'ottavo turno in poi, le domande sulla vaccinazione sono state incluse nello studio. Lo stato vaccinale è stato valutato per i turni nove e dieci, con una parte significativa dei partecipanti collegata ai loro registri di vaccinazione del NHS.
Il confronto dei modelli con e senza stato vaccinale ha mostrato che i lavoratori della salute e delle case di cura avevano ancora alte probabilità di infezione anche quando era incluso lo stato vaccinale. Le persone vaccinate avevano probabilità più basse di infezione rispetto a quelle non vaccinate.
Conclusione
Questo studio completo sul rischio di infezione da COVID-19 in Inghilterra ha evidenziato differenze significative tra i gruppi etnici e altri sottogruppi da settembre 2020 a marzo 2021. Fattori come origine etnica, dimensione della famiglia, livelli di deprivazione e stato occupazionale erano direttamente legati a rischi aumentati di infezione.
Lo studio sottolinea che gran parte delle disuguaglianze sperimentate deriva da rischi di infezione diversi piuttosto che solo da problemi di accesso all'assistenza sanitaria. Per prepararsi a future sfide per la salute pubblica, i responsabili delle politiche dovrebbero considerare queste disuguaglianze e lavorare per affrontarle per proteggere le popolazioni vulnerabili.
Informazioni di Supporto
Figure e tabelle supplementari forniscono ulteriori approfondimenti e dati dallo studio, comprese analisi dettagliate dei risultati attraverso i turni e ulteriori informazioni sulla metodologia utilizzata.
Titolo: Health inequalities in SARS-CoV-2 infection during the second wave in England: REACT-1 study
Estratto: ObjectivesThe rapid spread of SARS-CoV-2 infection caused high levels of hospitalisation and deaths in late 2020 and early 2021 during the second wave in England. Severe disease during this period was associated with marked health inequalities across ethnic and sociodemographic subgroups. In this paper, we aimed to investigate how inequalities influence the risk of getting infected across ethnic and sociodemographic subgroups during a key period before widespread vaccination. DesignRepeated cross-sectional community-based study. MethodsWe analysed risk factors for test-positivity for SARS-CoV-2, based on self-administered throat and nose swabs in the community during rounds 5 to 10 of the REal-time Assessment of Community Transmission-1 (REACT-1) study between 18 September 2020 and 30 March 2021. ResultsCompared to white ethnicity, people of Asian and black ethnicity had a higher risk of infection during rounds 5 to 10, with odds of 1.46 (1.27, 1.69) and 1.35 (1.11, 1.64) respectively. Among ethnic subgroups, the highest and the second-highest odds were found in Bangladeshi and Pakistan participants at 3.29 (2.23, 4.86) and 2.15 (1.73, 2.68) respectively when compared to British whites. People in larger (compared to smaller) households had higher odds of infection. Health care workers with direct patient contact and care home workers showed higher odds of infection compared to other essential/key workers. Additionally, the odds of infection among participants in public-facing activities or settings were greater than among those not working in those activities or settings. ConclusionOur findings highlight the differences in the risk of SARS-CoV-2 infection in a global-north population during a period when the risk of infection was high, and there were substantial levels of social mixing. Planning for future severe waves of respiratory pathogens should include policies to reduce inequality in the risk of infection by ethnicity, household size, and occupational activity in order to reduce inequality in disease. Summary boxWhat is already known on this topic Extensive studies have described the relationship between socio-demographic factors and SARS-CoV-2 outcomes such as hospitalisations and deaths, rather than SARS-CoV-2 infection. Limited community-based studies investigated risk factors associated with SARS-CoV-2 infection, with the time frame of these studies has mainly focused on the period of the first wave of infection, or the beginning of the second wave, or the rollout of the first dose of the vaccine after the second wave period. We did not find studies that covered the critical period of the second wave in England when levels of social mixing were high, but no vaccine was available. What this study adds We show health inequalities across ethnic and sociodemographic subgroups during a key period: before widespread vaccination, but, largely, not during the period of stringent social distancing. We observed substantial ethnic and occupational differences in the risk of SARS-CoV-2 infection. Minority ethnic groups, including those of Bangladeshi and Pakistani ethnicity, had an excess risk of infection compared with the British white population. Healthcare workers, care home workers and people who work in public-facing activities or settings were associated with higher odds of infection. The risk of SARS-CoV-2 infection increased monotonically as household size increased, and more deprived neighbourhood areas were associated with a higher risk of infection. How this study might affect research, practice or policy Our findings highlight the differences in the risk of SARS-CoV-2 infection in a global-north population during a period when the risk of infection was high, and there were substantial levels of social mixing. Planning for future waves of severe respiratory infection should explicitly aim to reduce inequalities in infection in order to reduce inequality in disease.
Autori: Steven Riley, H. Wang, K. E. C. Ainslie, O. Eales, C. E. Walters, D. Haw, C. Atchinson, C. Fronterre, P. J. Diggle, D. Ashby, G. Cooke, W. Barclay, H. Ward, A. Darzi, C. A. Donnelly, P. Elliott
Ultimo aggiornamento: 2023-08-03 00:00:00
Lingua: English
URL di origine: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.08.01.23293491
Fonte PDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2023.08.01.23293491.full.pdf
Licenza: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/
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