Estudio de Ischgl: Desarrollo de la inmunidad del rebaño y la estrategia de la vacuna contra COVID-19

1045

La serovigilancia rutinaria de la población para estimar la presencia de anticuerpos contra el COVID-19 es necesaria para comprender el desarrollo de la inmunidad de grupo en una población. Los datos del estudio de serovigilancia de la población de la ciudad austriaca de Ischgl arrojan luz sobre este aspecto y han llevado a los investigadores a desarrollar un modelo de predicción que podría ayudar a planificar una estrategia de vacunación eficaz e intervenciones poblacionales no invasivas contra la infección. 

Los datos del estudio de Ischgl demostraron que aproximadamente el 42,4% de la población era seropositivo tras 9-10 meses de pruebas desde que los primeros pacientes se expusieron al virus de la corona1,2. Sin embargo, esto requiere el uso de anticuerpos apropiados y el objetivo correcto para asegurar que los individuos con infecciones leves no se pierdan3. Estos datos del estudio de Ischgl sugieren que la respuesta de los anticuerpos a COVID-19 no sólo es duradera, sino que puede ser un indicador de la inmunidad de grupo en una población. Esto, a su vez, requiere la necesidad de una serovigilancia rutinaria en una población para estimar el número de personas que son positivas a los anticuerpos? Aunque este estudio no sea representativo de toda la población, puede ayudarnos a identificar, no sólo a los individuos seropositivos, sino que indirectamente nos lleva a predecir la población estimada que necesitaría o no una dosis de vacuna de refuerzo. Esto es de extrema importancia en este momento, dado que la administración de la vacuna contra el COVID-19 está en pleno apogeo en la mayoría de los países y el mundo está esperando ansiosamente volver a la "vida normal" que existía antes del COVID-19. Esto permitirá a los responsables políticos y a los administradores elaborar directrices y garantizar que los recursos sanitarios adecuados se destinen a la población en la que el desarrollo de anticuerpos es mínimo. 

Además, este estudio también ha revelado el desarrollo de un modelo predictivo no invasivo basado en la autoevaluación de tres síntomas identificados (tos, pérdida del gusto/olfato y dolor en las extremidades) que podría predecir con precisión los individuos seropositivos4 en una población infectada por el coronavirus. La explotación de este modelo no invasivo puede ser realmente beneficiosa para todo el mundo en la lucha contra la pandemia de COVID-19 al predecir la seropositividad en la población. 

PUBLICIDAD

Combinando estos dos enfoques de serovigilancia rutinaria y modelización predictiva mediante el software CHES5 para determinar la seropositividad, los países de todo el mundo pueden planificar eficazmente los estudios de serovigilancia que pueden ayudar a controlar la pandemia gastando el dinero de los contribuyentes de forma más eficaz y devolviendo la normalidad lo antes posible.  

*** 

Referencias:

  1. Ischgl: Los anticuerpos sólo disminuyeron ligeramente. Publicado en línea el 18 de febrero de 2021. Disponible en https://tirol.orf.at/stories/3090797/ Consultado el 19 de febrero de 2021.  
  1. Universidad de Medicina de Innsbruck 2021. Comunicado de prensa - Estudio de Ischgl: El 42,4% son anticuerpos positivos. Disponible en línea en https://www.i-med.ac.at/pr/presse/2020/40.html Consultado el 19 de febrero de 2021.  
  1. ¿Estamos subestimando la seroprevalencia del SARS-CoV2? BMJ 2020; 370 doi: https://doi.org/10.1136/bmj.m3364 (Publicado el 03 de septiembre de 2020) 
  1. Lehmann, J., Giesinger, et al., 2021. Estimación de la seroprevalencia de los anticuerpos contra el SARS-CoV-2 a partir de tres síntomas autodeclarados: Desarrollo de un modelo de predicción basado en datos de Ischgl, Austria. Epidemiology and Infection, 1-13. Publicado en línea por Cambridge University Press: 18 de febrero de 2021. DOI: https://doi.org/10.1017/S0950268821000418 
  1. Holzner B, Giesinger JM, Pinggera J, Zugal S, Schöpf F, Oberguggenberger AS, Gamper EM, Zabernigg A, Weber B, Rumpold G. The Computer-based Health Evaluation Software (CHES): a software for electronic patient-reported outcome monitoring. BMC Med Inform Decis Mak. 2012 Nov 9; 12:126. doi: https://doi.org/10.1186/1472-6947-12-126.  

***

PUBLICIDAD