Les enquêtes de surveillance porte-à-porte, qui collectent des informations auprès des ménages ou des individus dans une zone géographique spécifique, peuvent souvent fournir des estimations plus précises du nombre de personnes infectées par le COVID-19 ou immunisées contre le COVID-19 à un moment donné. que de s’appuyer sur l’auto-déclaration et l’auto-test, a découvert un groupe de recherche dirigé par Cornell.
Dr. Casey Cazer, DMV ’16, Ph.D. ’20, professeur adjoint au Département des sciences cliniques de la Faculté de médecine vétérinaire, était l’auteur principal de l’étude, qui publié le 29 janvier dans AJPM Focus. Le laboratoire de Cazer s’est associé au comté de Tompkins, à New York, au département de santé publique et au système de santé Cayuga.
Au début de la pandémie, la prévalence des cas de COVID-19 était déterminée par le nombre de personnes testées positives chaque jour, à l’aide de tests PCR. Bien que les tests eux-mêmes soient considérés comme très précis, cette méthode présentait des limites : tout le monde n’avait pas le même accès aux tests, et il était peu probable que les personnes souffrant d’infections asymptomatiques recherchent un test.
En février, avril et octobre 2022, l’équipe de recherche a étudié trois municipalités du comté de Tompkins, à l’aide d’un modèle d’échantillonnage en grappes en deux étapes développé par des chercheurs de l’Oregon State University. Bien que les études de surveillance soient souvent considérées comme la référence en matière de collecte de données fiables, elles peuvent nécessiter beaucoup de main d’œuvre et de ressources.
À l’aide d’îlots de recensement, les équipes ont choisi au hasard différentes zones à échantillonner et ont enquêté une municipalité à la fois. Cazer a déclaré que des étudiants bénévoles frappaient à environ une porte sur dix et demandaient aux gens s’ils souhaitaient participer à l’étude et donner un échantillon.
Les participants ont reçu des prélèvements nasaux auto-administrés, qui ont été testés pour le virus ainsi que pour les anticorps. Ils ont également fourni des informations démographiques, l’historique des symptômes et le statut vaccinal, et ont répondu aux questions sur les comportements et attitudes de prévention du COVID-19. Au total, 233 individus ont été échantillonnés.
Cazer a déclaré que les résultats ont montré un niveau élevé d’infections asymptomatiques.
« Nous avons constaté que certaines personnes avaient des anticorps provenant d’une infection antérieure, mais elles n’ont jamais déclaré avoir eu un test COVID positif », a déclaré Cazer. “Ce n’est pas surprenant, mais cela confirme qu’il y a eu une grande propagation asymptomatique.”
Les chercheurs ont souligné l’importance de tirer parti des relations existantes avec les institutions, de former de manière approfondie et cohérente les bénévoles et de créer de nouveaux partenariats pour rendre cette méthode plus efficace et durable.
« Certaines des choses qui ont contribué à notre succès étaient le fait que nous avions des partenariats très solides avec le comté de Tompkins. [Whole Health] et Cayuga Health System », a déclaré Cazer, qui est également professeur adjoint au Département de santé publique et écosystémique et directeur hospitalier associé du Service de pratique communautaire des petits animaux du Collège de médecine vétérinaire.
« Grâce à ces partenariats », a déclaré Cazer, « nous avons pu utiliser l’infrastructure et les outils existants. Ainsi, nous avons pu effectuer nos tests COVID via le Cornell COVID-19 Testing Lab, qui était un partenariat avec Cayuga Health System, et nous avons pu utiliser les systèmes technologiques existants du Cayuga Health System pour anonymiser nos échantillons et permettre nous pour collecter des informations anonymes.
Les chercheurs se sont appuyés sur les travaux des équipes de l’État de l’Oregon, en les combinant avec la formation de Cornell pour la manipulation d’échantillons infectieux. “La combinaison de formations empruntées et nouvelles a aidé les membres de notre équipe à réussir”, a déclaré Cazer.
L’équipe espère que les enquêtes de surveillance ont fourni des preuves opportunes et fiables pour éclairer les efforts décisionnels des responsables locaux de la santé publique en réponse à la pandémie de COVID-19. Ils encouragent les autres universités ou départements de santé qui pourraient souhaiter entreprendre ce type de travail à augmenter leurs chances de succès en tirant parti des partenariats et des outils existants.
L’équipe de Cazer collabore actuellement avec des membres de l’École de recherche opérationnelle et d’ingénierie de l’information de Cornell Engineering pour comprendre comment l’incertitude influe sur les modèles épidémiologiques des pandémies.
« Il existait de nombreux modèles et prévisions différents sur ce qui allait se passer avec le COVID-19 », a déclaré Cazer. « Comme les quantités d’informations disponibles étaient limitées, ces modèles n’étaient parfois pas très précis. Nous souhaitons comprendre comment ce type d’incertitude sur ce qui se passe en temps réel affecte notre capacité à prévoir ces maladies et nous aidera à élaborer de meilleures prévisions pour la prochaine pandémie.
Christina Frank est rédactrice indépendante au Collège de médecine vétérinaire.
2024-02-19 18:18:37
1708356719
#Les #enquêtes #surveillance #donnent #une #image #claire #propagation #COVID
