COVID-19: Encuesta serológica estratificada por edad basada en la población del partido de Tandil
- Autores
- Rivero, Mariana Alejandra; Gutiérrez, Silvina Elena; Tisnés, Adela; Passucci, Juan Antonio; Simoy, Verónica; Simoy, Ignacio; Silva, Julia Analia; Baron Prato, Ayelén; Moran, María Celeste; Estein, Silvia Marcela
- Año de publicación
- 2023
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión publicada
- Descripción
- El agente Coronavirus SARS-CoV-2 fue identificado como el causal de una nueva enfermedad denominada COVID-19, con presentaciones clínicas muy variadas, incluyendo casos mortales1,2. En marzo del 2020, la Organización Mundial de la Salud (OMS) catalogó al COVID-19 como pandemia, con millones de contagios y fallecidos a nivel mundial2,3, detectándose en Argentina el primer caso confirmado En ese contexto de emergencia sanitaria a escala global y local, se propuso analizar la evolución de la infección por SARS-CoV-2 en el partido de Tandil (Provincia de Buenos Aires) y el impacto de diferentes factores en su presentación. Estudio epidemiológico de corte transversal a partir de un diseño de muestreo aleatorio, representativo espacialmente, según la región socio-económica (RSE). La presencia de anticuerpos IgG específicos para SARS-CoV-2 se determinó mediante el kit de ELISA COVIDAR IgG. Se analizaron variables de tipo socioeconómicas, demográficas, exposiciones de riesgo, comorbilidades y clínicas mediante análisis univariado y multivariado (modelo de regresión logística). Se ajustó un modelo lineal generalizado (ligadura logit) que permitió calcular la probabilidad de ser positivo en función de determinadas covariables. Se buscaron agrupamientos espaciales de tasas altas y bajas de positividad (modelo de Bernoulli).Periodo de estudio: septiembre 2020 - septiembre 2021La muestra incluyó 938 individuos, 58% pertenecieron al sexo femenino, la edad media fue de 41,36 años (rango 1-80). Del total de muestras analizadas, 158 (16,84%; IC95% 14,4-19,29) fueron positivas a IgG. La seropositividad encontrada, de acuerdo a cada trimestre de estudio se muestra en la Tabla 1. Durante el trimestre junio/julio/agosto de 2021 se encontraron diferencias significativas con respecto a la edad, siendo la edad de los seropositivos menor que la de los seronegativos (medianas 29,10 vs. 35,11 ; Wilcoxon p = 0,0361).El 79% de los individuos seropositivos refirió haber sido diagnosticado como caso de COVID-19, habiendo sido confirmado por hisopado o por nexo epidemiológico. Dentro de los que no tuvieron un diagnóstico previo de COVID-19, todos habían presentado al menos un síntoma compatible. Las variables estadísticamente asociadas (p<0,05) a la seropositividad fueron: el trabajar de manera informal (OR 2,58), el realizar trabajo administrativo (OR 3,43), el vivir en un hogar con más de 5 integrantes (OR 6,33) y el haber tenido un contacto previo con un caso de COVID-19 (OR 2,97). Los signos y síntomas estadísticamente asociados (p<0,05) a la seropositividad se muestran en la Tabla 2. Para efectuar un diagnóstico presuntivo de COVID-19, se generó un modelo predictivo que contó con una sensibilidad de 0,48 y una especificidad de 0,98, un valor predictivo positivo de 0,83 y un valor predictivo negativo de 0,92 con una fiabilidad de 0,91. Se detectó un agrupamiento espacial de alta tasa de seropositividad en un área ubicada en la región noroeste de Tandil, que comprendió las RSE baja, media baja y media (Figura 1). Este estudio permitió estimar la carga de infección y la proporción de casos asintomáticos en la población general de la ciudad de Tandil durante el periodo septiembre 2020/septiembre 2021. La información acerca de las áreas, grupos etarios y factores de riesgo de COVID-19 en los habitantes resultaron útiles para los decisores en salud al momento de aplicar medidas preventivas concretas. A su vez, el modelo predictivo utilizado podría adaptarse en el caso de la aparición de nuevas epidemias que requieran un diagnóstico presuntivo temprano de enfermedad para ser aplicado en la instancia de la consulta.
Fil: Rivero, Mariana Alejandra. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil; Argentina
Fil: Gutiérrez, Silvina Elena. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil; Argentina
Fil: Tisnés, Adela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto de Geografía, Historia y Ciencias Sociales. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto de Geografía, Historia y Ciencias Sociales; Argentina
Fil: Passucci, Juan Antonio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil; Argentina
Fil: Simoy, Verónica. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Instituto Multidisciplinario de Ecosistemas y Desarrollo Sustentable; Argentina
Fil: Simoy, Ignacio. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas. Instituto Multidisciplinario de Ecosistemas y Desarrollo Sustentable; Argentina
Fil: Silva, Julia Analia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil; Argentina
Fil: Baron Prato, Ayelén. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto de Geografía, Historia y Ciencias Sociales. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto de Geografía, Historia y Ciencias Sociales; Argentina
Fil: Moran, María Celeste. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil; Argentina
Fil: Estein, Silvia Marcela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil; Argentina
Primeras Jornadas Integradas en Investigación y Salud
Tandil
Argentina
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Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Tandil
Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires - Materia
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COVID 19
ENCUESTA SEROLOGICA
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Se ajustó un modelo lineal generalizado (ligadura logit) que permitió calcular la probabilidad de ser positivo en función de determinadas covariables. Se buscaron agrupamientos espaciales de tasas altas y bajas de positividad (modelo de Bernoulli).Periodo de estudio: septiembre 2020 - septiembre 2021La muestra incluyó 938 individuos, 58% pertenecieron al sexo femenino, la edad media fue de 41,36 años (rango 1-80). Del total de muestras analizadas, 158 (16,84%; IC95% 14,4-19,29) fueron positivas a IgG. La seropositividad encontrada, de acuerdo a cada trimestre de estudio se muestra en la Tabla 1. Durante el trimestre junio/julio/agosto de 2021 se encontraron diferencias significativas con respecto a la edad, siendo la edad de los seropositivos menor que la de los seronegativos (medianas 29,10 vs. 35,11 ; Wilcoxon p = 0,0361).El 79% de los individuos seropositivos refirió haber sido diagnosticado como caso de COVID-19, habiendo sido confirmado por hisopado o por nexo epidemiológico. Dentro de los que no tuvieron un diagnóstico previo de COVID-19, todos habían presentado al menos un síntoma compatible. Las variables estadísticamente asociadas (p<0,05) a la seropositividad fueron: el trabajar de manera informal (OR 2,58), el realizar trabajo administrativo (OR 3,43), el vivir en un hogar con más de 5 integrantes (OR 6,33) y el haber tenido un contacto previo con un caso de COVID-19 (OR 2,97). Los signos y síntomas estadísticamente asociados (p<0,05) a la seropositividad se muestran en la Tabla 2. Para efectuar un diagnóstico presuntivo de COVID-19, se generó un modelo predictivo que contó con una sensibilidad de 0,48 y una especificidad de 0,98, un valor predictivo positivo de 0,83 y un valor predictivo negativo de 0,92 con una fiabilidad de 0,91. Se detectó un agrupamiento espacial de alta tasa de seropositividad en un área ubicada en la región noroeste de Tandil, que comprendió las RSE baja, media baja y media (Figura 1). Este estudio permitió estimar la carga de infección y la proporción de casos asintomáticos en la población general de la ciudad de Tandil durante el periodo septiembre 2020/septiembre 2021. La información acerca de las áreas, grupos etarios y factores de riesgo de COVID-19 en los habitantes resultaron útiles para los decisores en salud al momento de aplicar medidas preventivas concretas. A su vez, el modelo predictivo utilizado podría adaptarse en el caso de la aparición de nuevas epidemias que requieran un diagnóstico presuntivo temprano de enfermedad para ser aplicado en la instancia de la consulta.Fil: Rivero, Mariana Alejandra. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil; ArgentinaFil: Gutiérrez, Silvina Elena. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. Provincia de Buenos Aires. Gobernación. Comision de Investigaciones Científicas. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil; ArgentinaFil: Tisnés, Adela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Instituto de Geografía, Historia y Ciencias Sociales. Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Instituto de Geografía, Historia y Ciencias Sociales; ArgentinaFil: Passucci, Juan Antonio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Tandil. Centro de Investigación Veterinaria de Tandil. 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Durante el trimestre junio/julio/agosto de 2021 se encontraron diferencias significativas con respecto a la edad, siendo la edad de los seropositivos menor que la de los seronegativos (medianas 29,10 vs. 35,11 ; Wilcoxon p = 0,0361).El 79% de los individuos seropositivos refirió haber sido diagnosticado como caso de COVID-19, habiendo sido confirmado por hisopado o por nexo epidemiológico. Dentro de los que no tuvieron un diagnóstico previo de COVID-19, todos habían presentado al menos un síntoma compatible. Las variables estadísticamente asociadas (p<0,05) a la seropositividad fueron: el trabajar de manera informal (OR 2,58), el realizar trabajo administrativo (OR 3,43), el vivir en un hogar con más de 5 integrantes (OR 6,33) y el haber tenido un contacto previo con un caso de COVID-19 (OR 2,97). Los signos y síntomas estadísticamente asociados (p<0,05) a la seropositividad se muestran en la Tabla 2. 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