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# Ciências da saúde # Epidemiologia

Entendendo os Padrões de Contato Durante a COVID-19

Pesquisas mostram como os padrões de contato influenciam a propagação de doenças nos EUA.

Shweta Bansal, J. C. Taube, Z. Susswein, V. Colizza

― 9 min ler


Padrões de Contato e Padrões de Contato e Disseminação de Doenças influencia a transmissão de doenças. Novas descobertas sobre como o contato
Índice

Doenças respiratórias, como COVID-19, podem se espalhar através de contato próximo e gotículas. Nos últimos 20 anos, os pesquisadores descobriram que a forma como as pessoas interagem umas com as outras pode variar muito dependendo de hábitos individuais e diferentes lugares. Essa variabilidade pode impactar significativamente como as doenças se espalham e como os surtos se desenvolvem. No entanto, ainda não há dados precisos suficientes sobre como as pessoas nos Estados Unidos interagem entre si. Essa falta de informação dificulta entender o que impulsiona a disseminação dessas doenças.

Por exemplo, queremos saber que fatores-como idade, estação ou localização-afetam como as pessoas se encontram. Entender esses fatores é crucial para criar estratégias de Saúde Pública eficazes e estimar o risco de disseminação de doenças entre diferentes grupos em diferentes momentos e lugares. Recentemente, uma grande pesquisa coletou mais de 11 milhões de respostas de pessoas em todo os EUA de junho de 2020 a abril de 2021. Essa pesquisa permitiu que os pesquisadores olhassem mais de perto as diferenças em como as pessoas se contatam nos EUA.

A Importância de Entender os Padrões de Contato

Muitos modelos de doenças tendem a supor que todo mundo interage da mesma forma, ou seja, têm as mesmas taxas de contato e risco de espalhar doenças. Embora essa abordagem tenha ajudado a entender surtos de doenças, não considera a realidade de que nem todo mundo tem os mesmos padrões de contato.

Estudos anteriores mostraram que as pessoas têm diferentes taxas de contato com base em vários fatores, e isso pode mudar a forma como os surtos se comportam. Um estudo significativo realizado na Europa descobriu que os padrões de contato individuais não são uniformes, mas mostram variação substancial. Essas descobertas foram importantes para desenhar estratégias de vacinação e prever como intervenções podem funcionar.

Durante a pandemia de COVID-19, outra pesquisa na Europa foi realizada para coletar dados semelhantes, mas não capturou os padrões detalhados de contato ao longo do tempo e do espaço que os pesquisadores precisam. Isso é especialmente verdadeiro para os Estados Unidos, onde temos informações limitadas sobre como as pessoas interagem em diferentes áreas e contextos.

Variabilidade nos Padrões de Contato

Além das diferenças individuais, existem várias dimensões que podem afetar como as pessoas interagem. Por exemplo, o comportamento e a interação das pessoas podem ser diferentes em ambientes urbanos e rurais, o que pode impactar como as doenças se espalham. Mudanças nos padrões de contato ao longo do tempo também são importantes, pois podem influenciar a Sazonalidade das doenças respiratórias. Além disso, as taxas de contato podem variar com base em demografia, como idade, gênero e raça, o que poderia levar a diferenças nas taxas de infecção entre diferentes grupos.

Entender os detalhes finos sobre como o contato varia é crucial para fazer previsões precisas sobre a disseminação de doenças e para direcionar intervenções de saúde de forma eficaz. O que precisamos agora é de dados de alta qualidade que capturem como o contato muda ao longo de diferentes tempos, lugares e grupos sociais.

Esforços Recentes de Pesquisa

Nos últimos anos, os pesquisadores nos EUA começaram a focar mais nos padrões de contato. Alguns estudos recentes começaram a iluminar como o contato difere em várias áreas, mas muitos desses estudos têm limitações, como tamanhos de amostra pequenos ou falta de detalhe. Alguns estudos descobrem que os padrões de contato diferem por estado, enquanto outros sugerem que as áreas urbanas e rurais podem não diferir tanto quanto se pensava anteriormente.

Quando se trata de entender como o contato muda ao longo do tempo, alguns estudos mostram pouca variação entre adultos, enquanto outros indicam mudanças sazonais. A maioria dos estudos descobrem que os jovens geralmente têm mais contatos do que os mais velhos, e os homens tendem a ter mais contatos do que as mulheres. No entanto, os padrões exatos podem variar com base no estudo específico e em sua metodologia.

Agora que a emergência de saúde pública do COVID-19 acabou, entender as mudanças nos padrões de contato é crucial-não só durante uma pandemia, mas também em condições normais. De maneira geral, as medidas de distanciamento social durante a pandemia levaram a uma redução de contatos. No entanto, a adesão a essas medidas não foi uniforme, já que vários fatores como status socioeconômico influenciaram a capacidade das pessoas de limitar seus contatos.

A Necessidade de Dados Detalhados de Contato

Para entender com precisão quem está em maior risco durante pandemias e surtos sazonais, precisamos de dados de contato detalhados, quebrados por localização, idade, gênero e raça. Essas informações podem ajudar os oficiais de saúde pública a alocar recursos de maneira eficaz e direcionar suas intervenções de forma mais precisa.

Nesta pesquisa, focamos em criar estimativas detalhadas de com que frequência os adultos interagem com pessoas fora de seus lares. Ao usar um amplo banco de dados de pesquisa com mais de 11 milhões de respostas coletadas em nível de condado, podemos abordar questões de representatividade e garantir que nossas descobertas reflitam o comportamento real de contato das pessoas nos EUA.

Exploramos quatro principais perguntas: Existe um padrão sazonal de contato? Como o contato muda entre áreas urbanas e rurais? Como as taxas de contato variam com base em demografia como idade, gênero e raça? E, finalmente, como são os padrões de contato em condições normais (não pandêmicas)?

Descobertas sobre Padrões de Contato

Padrões Sazonais de Contato

Nossa pesquisa mostra que os padrões gerais de contato não parecem seguir uma tendência sazonal em condições normais. Durante a pandemia, os níveis de contato variaram, com a maioria dos condados observando mais contatos em certos momentos, como no verão de 2020 e na primavera de 2021, e menos contatos durante o inverno de 2020-2021. Curiosamente, as áreas que viram uma queda no contato durante o verão foram muitas vezes aquelas com taxas mais altas de COVID-19.

Depois de controlar o comportamento relacionado à doença, descobrimos que o contato permaneceu relativamente estável ao longo do tempo na maioria dos condados, sugerindo que outros fatores podem desempenhar um papel maior na sazonalidade das doenças respiratórias do que apenas o número de contatos.

Diferenças Geográficas no Contato

Nosso estudo mostra que os padrões de contato são diferentes com base na localização geográfica. Houve uma tendência notável onde os condados no centro e sul dos EUA relataram taxas de interação mais altas em comparação com aqueles ao longo das costas atlântica norte e oeste.

Curiosamente, enquanto as áreas urbanas tiveram menos contatos durante a pandemia, essa tendência se inverteu quando olhamos os padrões de contato fora das condições de pandemia. Isso indica que, em circunstâncias normais, as populações urbanas podem ter interações mais frequentes do que suas contrapartes rurais.

Variações Baseadas em Demografia

Os padrões de contato também variaram significativamente com base em fatores Demográficos. Adultos mais velhos tendiam a ter menos contatos em comparação com adultos mais jovens. Além disso, os homens relataram mais contatos do que as mulheres durante o período da pandemia. Entre os grupos raciais e étnicos, indivíduos hispânicos tiveram as taxas de contato mais altas, enquanto os respondentes asiáticos relataram as mais baixas.

A maioria dos contatos aconteceu em ambientes de trabalho, seguida por compras. Mesmo que observemos algumas diferenças nas taxas de contato com base em categorias sociais, os padrões gerais permanecem consistentes antes e durante a pandemia.

Entendendo Riscos e Planejando Intervenções

O entendimento contínuo de como os padrões de contato diferem entre grupos sociais e demográficos desempenha um papel essencial na abordagem das disparidades em saúde pública. Identificar grupos com taxas de contato mais altas é necessário para criar estratégias de saúde pública direcionadas para mitigar a disseminação de doenças de forma eficaz.

Nossas descobertas reforçam a necessidade de dados precisos e de alta resolução sobre padrões de interação. Isso pode levar a uma melhor comunicação em saúde pública e a uma vigilância de doenças mais eficaz. Entender quem interage mais com os outros, especialmente em tempos de surtos, é vital para indicar onde focar recursos e intervenções.

Conclusão

Em resumo, esta pesquisa trouxe insights valiosos sobre os padrões de contato dos adultos nos EUA durante a pandemia de COVID-19 e em condições normais. Destaca a importância de entender como as pessoas interagem umas com as outras, o que é crítico para fazer previsões precisas sobre os riscos de transmissão de doenças.

Ao identificar áreas com taxas de contato mais altas e entender como fatores demográficos influenciam a interação, os oficiais de saúde pública podem elaborar estratégias mais eficazes. A pesquisa contínua sobre como os padrões de contato mudam ao longo do tempo e entre diferentes grupos será essencial para melhorar nossas respostas a surtos de doenças respiratórias no futuro.

Fonte original

Título: Characterizing US contact patterns relevant to respiratory transmission from a pandemic to baseline: Analysis of a large cross-sectional survey

Resumo: BackgroundContact plays a critical role in infectious disease transmission. Characterizing heterogeneity in contact patterns across individuals, time, and space is necessary to inform accurate estimates of transmission risk, particularly to explain superspreading, predict age differences in vulnerability, and inform social distancing policies. Current respiratory disease models often rely on data from the 2008 POLYMOD study conducted in Europe, which is now outdated and potentially unrepresentative of behavior in the US. We seek to understand the variation in contact patterns across time, spatial scales, and demographic and social classifications, and what social behavior looks like at baseline in the absence of an ongoing pandemic. MethodsWe analyze spatiotemporal non-household contact patterns across 10.7 million survey responses from June 2020 - April 2021 post-stratified on age and gender to correct for sample representation. To characterize spatiotemporal heterogeneity in respiratory contact patterns at the county-week scale, we use generalized additive models. In the absence of non-pandemic US contact data, we employ a regression approach to estimate baseline contact and address this gap. FindingsAlthough contact patterns varied over time during the pandemic, contact is relatively stable after controlling for disease. We find that the mean number of non-household contacts is spatially heterogeneous regardless of disease. There is additional heterogeneity across age, gender, race/ethnicity, and contact setting, with mean contact decreasing with age and lower in women. The contacts of White individuals and contacts at work or social events change the most under increased national incidence. InterpretationWe develop the first county-level estimates of non-pandemic contact rates for the US that can fill critical gaps in parameterizing future disease models. Our results identify that spatiotemporal, demographic, and social heterogeneity in contact patterns is highly structured, informing the risk landscape of respiratory infectious disease transmission in the US. FundingResearch reported in this publication was supported by the National Institutes of Health under award number R01GM123007 and R35GM153478 (SB). Research in ContextO_ST_ABSEvidence before this studyC_ST_ABSWe searched Google Scholar for contact data in the US both during and prior to the pandemic published by February 1, 2024 with the search terms "contact patterns", "social contact data", "disease-relevant contacts", "change in contacts pandemic", "urban rural social contacts," and "seasonality in contact patterns". We reviewed the bibliographies of these articles and included known literature not found via these search criteria. We excluded studies using mobility data, focusing on children, or excluding the United States. Previous work has been limited to the state scale or subsets of counties (e.g., focused on a few cities, a single state, or a few counties within a state) rather than all counties in the US. Added value of this studyWe contribute the first high-resolution pandemic contact estimates for the US and infer non-pandemic contact patterns at fine spatial and temporal scales. Our results indicate that the number of contacts is fairly stable over time in the absence of major disease, suggesting that the number of contacts is not a primary driver of respiratory infectious disease seasonality in the US. We also identify groups at greatest disease risk due to higher contacts, including younger adults, men, and Hispanic and Black individuals. Implications of all the available evidenceThis study demonstrates the importance of incorporating age-specific and spatial heterogeneity of contact patterns into future disease models to build accurate estimates of transmission risk. We demonstrate that temporal variability in contact patterns is insufficient to drive respiratory infectious disease seasonality, that adaptive behaviors in response to disease shift risk along an urban-rural gradient, and that some vulnerable groups are at increased risk of exposure due to contact. We advocate that geographic and social heterogeneity in exposure to disease due to contact patterns be captured more comprehensively for accurate infectious disease predictions and effective and equitable disease mitigation.

Autores: Shweta Bansal, J. C. Taube, Z. Susswein, V. Colizza

Última atualização: Dec 12, 2024

Idioma: English

Fonte URL: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.04.26.24306450

Fonte PDF: https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2024.04.26.24306450.full.pdf

Licença: https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/

Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.

Obrigado ao medrxiv pela utilização da sua interoperabilidade de acesso aberto.

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