Estudio de Ischgl: Desarrollo de inmunidad colectiva y estrategia de vacunación contra COVID-19

Serovigilancia rutinaria de población para estimar la presencia de anticuerpos a COVID-19 Es necesario comprender el desarrollo de la inmunidad de grupo en una población. Los datos del estudio de serovigilancia de la población en 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 aprox. El 42.4% de la población resultó seropositiva después de 9-10 meses de pruebas desde la primera los pacientes estuvieron expuestos a la corona virus^1,2. Sin embargo, esto requiere el uso de anticuerpos apropiados y el objetivo correcto para garantizar que no se pierda a las personas con infecciones leves.³. Estos datos del estudio de Ischgl sugieren que la respuesta de anticuerpos a COVID-19 no sólo es duradero sino que puede ser un predictor de la inmunidad de grupo en una población. Esto, a su vez, exige una vigilancia serológica rutinaria en una población para estimar el número de personas con anticuerpos positivos. Aunque este estudio puede no ser representativo de toda la población, aún puede ayudarnos a identificar, no solo a los individuos seropositivos, sino que indirectamente conduce a predecir la población estimada que requeriría una dosis de refuerzo de vacuna o no. Esto es de extrema importancia en este momento, dado que la administración de vacunas contra COVID-19 está en pleno apogeo en la mayoría de los países y el mundo espera ansiosamente volver a la “vida normal” que existía antes del COVID-19. Esto permitirá a los responsables de la formulación de políticas y a los administradores desarrollar directrices y garantizar que se gasten recursos de atención médica adecuados para la población donde 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 seropositivos.⁴ en una población que ha sido infectada por coronavirus. La explotación de un modelo tan no invasivo puede ser realmente beneficioso para el mundo entero para luchar contra la pandemia de COVID-19 al predecir la seropositividad en la población. 

Combinando ambos enfoques de serovigilancia rutinaria y modelado predictivo utilizando el software CHES⁵ Para determinar la seropositividad, los países de todo el mundo pueden planificar de manera eficiente estudios de serovigilancia que pueden ayudar a controlar la pandemia gastando el dinero de los contribuyentes de manera más eficaz y devolviendo la normalidad lo antes posible.  

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Referencias:

1. Ischgl: Los anticuerpos solo 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.  

2. Universidad Médica de Innsbruck 2021. Comunicado de prensa - Estudio de Ischgl: 42.4 por ciento 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.  

3. ¿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) 

4. Lehmann, J., Giesinger, et al., 2021. Estimación de la seroprevalencia de anticuerpos contra el SARS-CoV-2 utilizando tres síntomas autoinformados: Desarrollo de un modelo de predicción basado en datos de Ischgl, Austria. Epidemiología e infección, 1-13. Publicado en línea por Cambridge University Press: 18 de febrero de 2021. DOI: https://doi.org/10.1017/S0950268821000418 

5. 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): un software para el seguimiento electrónico de los resultados informados por el paciente . BMC Med Inform Decis Mak. 2012 9 de noviembre; 12: 126. doi: https://doi.org/10.1186/1472-6947-12-126.  

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