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Estimar a trajetória de uma epidemia é crucial para desenvolver respostas de saúde pública a doenças infecciosas, mas os dados de caso usados para tal estimativa são confundidos por práticas de teste variáveis.
Nós mostramos que a distribuição populacional de cargas virais observada sob vigilância aleatória ou baseada em sintomas, na forma de valores de limiar de ciclo (Ct) obtidos a partir de testes quantitativos de reação em cadeia da polimerase por transcrição reversa, muda durante uma epidemia.
Assim, os valores de Ct, mesmo de um número limitado de amostras aleatórias, podem fornecer estimativas aprimoradas da trajetória de uma epidemia. Combinar dados de várias dessas amostras melhora a precisão e robustez de tal estimativa.
O rastreamento em tempo real da trajetória da epidemia e da incidência de infecção é fundamental para o planejamento e intervenção da saúde pública durante uma pandemia .
Na pandemia de síndrome respiratória aguda grave de coronavírus-2 (SARS-CoV-2), os principais parâmetros epidemiológicos, como o número reprodutivo efetivo, R t , foram normalmente estimados usando a série temporal de contagens de casos observados, hospitalizações ou mortes, geralmente com base em testes de reação em cadeia da polimerase quantitativa de transcrição reversa (RT-qPCR). No entanto, capacidades de teste limitadas, mudanças na disponibilidade de teste ao longo do tempo e atrasos de relatórios influenciam a capacidade dos testes de rotina para detectar mudanças subjacentes na incidência de infecção .A questão de saber se as mudanças na contagem de casos em momentos diferentes refletem a dinâmica da epidemia ou simplesmente mudanças nos testes têm ramificações econômicas, de saúde e políticas.
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No início da epidemia, a incidência de infecção cresce rapidamente e, portanto, a maioria das infecções surge de exposições recentes. À medida que a epidemia diminui, no entanto, o tempo médio decorrido desde a exposição entre os indivíduos infectados aumenta à medida que a taxa de novas infecções diminui.
Isso é análogo ao fato de a idade média ser menor em uma população em crescimento versus declínio. Embora as infecções geralmente sejam eventos não observados, podemos contar com uma quantidade observável, como a carga viral, como um indicador do tempo desde a infecção. Uma vez que os valores de Ct mudam assimetricamente ao longo do tempo nos hospedeiros infectados com o pico de carga viral ocorrendo no início da infecção, a amostragem aleatória de indivíduos durante o crescimento epidêmico tem maior probabilidade de amostrar indivíduos infectados recentemente na fase inicial de sua infecção e, portanto, com maiores quantidades de RNA viral.
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Science 03 Jun 2021:
eabh0635
DOI: 10.1126/science.abh0635
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