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Ermittlung der Anfälligkeit von Kindern und Jugendlichen gegenüber der Omicron-Variante (B.1.1.529) | BMC-Medizin

Wir haben ein zuvor beschriebenes Modell angepasst, das die altersabhängige Anfälligkeit für die Delta-Variante schätzte [9] und aktualisierte das Modell mit den neuesten Daten zur Impfabdeckung und dem Nachlassen der Wirksamkeit des Impfstoffs gegen die Omicron-Infektion.

Daten

Das Ministerium für Gesundheit und Soziales von Südkorea hat über das NIDSS und das Nationale Immunisierungsregister öffentlich über altersstratifizierte tägliche COVID-19-Inzidenz- und Impfaufnahmeraten berichtet[[7, 8, 10]. Verfeinerte Impfdaten zu Dosen und Herstellern wurden von der Korea Disease Control and Prevention Agency (KDCA) und dem National Health Insurance Service (NHIS) bereitgestellt. Altersstrukturierte Bevölkerungsdaten wurden von Statistics Korea[[11].

Modellbau

In Anlehnung an unsere vorherige Studie haben wir ein altersstrukturiertes Kompartimentmodell erstellt, das in 5-Jahres-Altersgruppen stratifiziert ist [9]. Kompartimente im Modell wurden nach Infektionszuständen stratifiziert (d. h. anfällig [S]ausgesetzt [E]infektiös und präsymptomatisch [Ipresym]ansteckend und symptomatisch [Isym]infektiös und asymptomatisch [Iasym]oder in Quarantäne [Q]), die Altersgruppe und die Übergangszeit zum nächsten Infektionszustand (Zusätzliche Datei 1: eMethoden). In Südkorea werden mit COVID-19 diagnostizierte Personen sofort isoliert; somit könnte das Bestätigungsdatum als das Datum des Beginns der Quarantäne angesehen werden.

Die Stärke dieses Modells besteht darin, dass wir die Verteilung der diagnostischen Verzögerung kennen (Symptombeginn bis Q), Verteilung des Übertragungsbeginns relativ zum Symptombeginn (ich bei Symptombeginn) und Verteilung der Latenzzeit (E zu ich), basierend auf der robusten Kontaktverfolgungsstudie in Südkorea (Tabelle 1) [12]. Für diejenigen, die nie irgendwelche Symptome entwickelt hatten (Jasmin), nahmen wir an, dass ihre Verteilung der Latenzzeit die gleiche war wie bei Personen, die Symptome entwickelten (IpressymIsym) und dass ihre Verteilung der Infektionsperiode dieselbe war wie die Verteilung der gesamten Infektionsperiode von symptomatischen Personen, wie vorgeschlagen [13]. Bei diesem Rückwärtsinferenzverfahren war die verbleibende unbekannte Verteilung die Übergangszeit aus S zu E, die von der Stärke der Infektion abhängt. Um die Parameter in der Infektionskraft abzuschätzen, verwendeten wir eine Bayessche Inferenzmethode mit einem sorgfältig entworfenen Markov-Ketten-Monte-Carlo (MCMC)-Algorithmus. In diesem MCMC-Algorithmus haben wir die Expositionszeiten abhängig von der Infektionsstärke für jede Altersgruppe abgeleitet ich bekannt war und dann aufgrund der verfügbaren Expositionszeiten auf die Infektionsstärke geschlossen wurde. Wir haben diese beiden Schritte mehrmals wiederholt, bis die Markov-Kette konvergierte.

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Laut Vynnycky und White [22]die Kraft der Infektion lich wird wie folgt geschrieben:

$${\lambda}_i=\sum_j{\beta}_{ij}{I}_j$$

Hier, bij ist die Rate, mit der anfällige Personen in der Altersgruppe ich und ansteckende Personen in der Altersgruppe j pro Zeiteinheit effektiv in Kontakt kommen, und ichj ist die Anzahl der infektiösen Personen in der Altersgruppe j. Wir teilen weiter bij hinein:

$${\beta}_{ij}={q}_i\frac{\phi_{ij}}{n_i}$$

Hier, qich ist die Wahrscheinlichkeit, dass ein Kontakt zwischen einer anfälligen Person in der Altersgruppe besteht ich und eine ansteckende Person führt zu einer Ansteckung, ϕij ist die Anzahl der Kontakte einer Person in der Altersgruppe j macht mit denen in der Altersgruppe ich pro Zeiteinheit und nich ist die Anzahl der Personen in der Altersgruppe ich. Da wir die Kontaktmatrix für Südkorea und die altersstratifizierte Inzidenz von COVID-19 zu diskreten Zeiten kennen tkönnten wir daraus schließen lich (entsprechend qich) der Altersgruppe ich [23]. Um die Änderungen der Kontaktmuster als Folge von Maßnahmen zur sozialen Distanzierung zu erfassen, haben wir Richtlinien zur Schulschließung und reduzierte Kontaktraten sowohl am Arbeitsplatz als auch an anderen Orten unter Verwendung von Google-Mobilitätsdaten berücksichtigt (Abb. 1A, Zusätzliche Datei 1: Tabelle S1 bis S2)[[24, 25]. Detaillierte bayessche Inferenzmethoden sind in der zusätzlichen Datei verfügbar 1: eMethoden. Alle Analysen wurden mit dem durchgeführt Python Statistiksoftware Version 3.6.13.

Studiendauer

Die altersspezifische Anfälligkeit (qich) während der 5. Welle (Omicron-getrieben, vom 1. Januar bis 31. Januar 2022) wurden mit denen während der 4. (Delta-getrieben, vom 27. Juni bis 21. August 2021) und 3. (Vor-Delta, vom 15. Oktober bis Dezember) verglichen 22, 2020) Wellen in Südkorea. Da wir die heimische Variantenzusammensetzung während der Studienzeit kennen (Abb. 1C) berücksichtigen wir nur die Omicron-Infektionen während der 5. Welle und die Delta-Infektionen während der 4. Welle.

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Da die Impfstoffaufnahme zunahm, wurden geimpfte Personen gemäß der Wirksamkeit des Impfstoffs gegen die Delta- und Omicron-Varianten aus der anfälligen Population ausgeschlossen. Auch das Nachlassen der Wirksamkeit des Impfstoffs wurde berücksichtigt [21]. Im Detail altersspezifische Impfschutzdaten nach Impfdosen und…

Quellenlink

Karin Ostermann

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