Estudo de coronavírus: Contágios duplicam quando atenção se r

Jornal GGN – As estratégias dos governos não podem se restringir aos que apresentam sintomas do novo coronavírus. Estudo do Centro para Modelagem Matemática de Doenças Infecciosas da London School of Tropical Medicine, do Reino Unido, calculou que 23% dos contágios em Shenzen, na China, partiram deste grupo que estava infectado antes de sentir os sintomas.

E quando a estratégia inicial do governo chinês foi de isolar em quarentena somente os que apresentavam os sintomas, esse percentual de contágios aumentou para 46%. “A transmissão pré-sintomática pode ser um determinante essencial da eficácia das estratégias de contenção e mitigação para doenças infecciosas”, trouxe o estudo.

Acompanhe abaixo:

A contribuição da transmissão pré-sintomática para o surto de COVID-19

Status: em andamento | Publicação: 02-03-2020 | Última atualização: 16-03-2020

Autores: Yang Liu, Sebastian Funk e Stefan Flasche

Do Grupo de trabalho CMMID nCov

Este estudo ainda não foi revisado por pares.

Antecedentes: A transmissão pré-sintomática pode ser um determinante essencial da eficácia das estratégias de contenção e mitigação para doenças infecciosas, principalmente se as intervenções se basearem na descoberta de casos sindrômicos. Para o COVID-19, infecções na ausência de sintomas aparentes têm sido relatadas frequentemente juntamente com evidências circunstanciais de transmissão assintomática ou pré-sintomática. Estimamos a contribuição potencial de casos pré-sintomáticos para a transmissão do COVID.

Métodos: Utilizando a probabilidade de início dos sintomas em um determinado dia inferido a partir do período de incubação, atribuímos o intervalo serial relatado em Shenzen, China, a provável transmissão pré-sintomática e sintomática. Utilizamos o intervalo serial derivado para casos isolados mais de 6 dias após o início dos sintomas como cenário de ausência de caso ativo e o intervalo serial irrestrito como cenário de localização ativa de casos. Relatamos a estimativa assumindo que não há correlação entre o período de incubação e o intervalo serial ao longo de uma faixa indicando pressupostos alternativos de correlação positiva e negativa.

Resultados: Estimamos que 23% (faixa responsável pela correlação: 12 – 28%) das transmissões em Shenzen podem ter se originado de infecções pré-sintomáticas. Através do isolamento acelerado de casos após o início dos sintomas, esse percentual aumentou para 46% (21 – 46%), o que implica que cerca de 35% das infecções secundárias entre os casos sintomáticos foram prevenidas. Esses resultados foram robustos ao uso de períodos de incubação relatados e intervalos seriais de outras configurações.

Conclusões: A transmissão pré-sintomática pode ser essencial a considerar nas estratégias de contenção e mitigação do COVID-19.

Figura 1: Atribuição estimada do intervalo serial na transmissão pré-sintomática e na transmissão sintomática para (A) nenhuma descoberta ativa de casos e (B) descoberta ativa de casos e isolamento acelerado de casos. Essas estimativas pressupõem um período de incubação não correlacionado e estimativas de intervalo serial da Shenzen.

Este estudo trabalha com dados secundários já coletados por estudos existentes:

Li, Qun, et ai. “Dinâmica de transmissão precoce em Wuhan, China, de uma nova pneumonia infectada por coronavírus”. New England Journal of Medicine (2020).
Nishiura, Hiroshi, Natalie M. Linton e Andrei R. Akhmetzhanov. “Intervalo serial de novas infecções por coronavírus (COVID-19).” Revista Internacional de Doenças Infecciosas (2020).
Bi, Qifang, et ai. “Epidemiologia e transmissão do COVID-19 em Shenzhen China: análise de 391 casos e 1.286 de seus contatos próximos”. MedRXiv (2020).

Dados disponíveis @ Zenodo: yangclaraliu / 2019nCoV_proportion_asym: Submissão WOR. https://doi.org/10.5281/zenodo.3709942 [1].

Código-fonte disponível no GitHub: https://github.com/yangclaraliu/2019nCoV_proportion_asym

Referências

1 Liu Y, Centro de Modelagem Matemática de Doenças Infecciosas Grupo de Trabalho COVID-19, Funk S, Flasche S. yangclaraliu / 2019nCoV_proportion_asym: Submissão WOR. Versão 1.0 Zenodo. https://zenodo.org/record/3709942#.XmwDN877SUk