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Principles of Disease Surveillance01:26

Principles of Disease Surveillance

859
Disease surveillance is the systematic collection, analysis, and interpretation of health data essential to the planning, implementation, and evaluation of public health practice. This process integrates data dissemination to entities responsible for preventing and controlling disease, injury, and disability. Surveillance systems provide crucial information for action, helping public health authorities make informed decisions to manage and prevent outbreaks, ensure public safety, optimize...
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Leon Mutesa1,2, Pacifique Ndishimye2,3, Yvan Butera1,2

  • 1Centre for Human Genetics, College of Medicine and Health Sciences, University of Rwanda, Kigali, Rwanda.

Nature
|October 21, 2020
PubMed
Resumen

Este estudio introduce un algoritmo basado en hipercubo para agrupar muestras de SARS-CoV-2 (síndrome respiratorio agudo severo coronavirus 2) para reducir los costos de las pruebas. El método identifica con precisión a los individuos infectados utilizando menos pruebas y rondas, incluso con una dilución significativa de la muestra.

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Área de la Ciencia:

  • Epidemiología de las enfermedades infecciosas
  • Tecnologías de diagnóstico
  • La bioinformática

Sus antecedentes:

  • El control efectivo del coronavirus 2 del síndrome respiratorio agudo severo (SARS-CoV-2) se basa en la identificación y aislamiento rápidos de las personas infectadas.
  • Las pruebas actuales de reacción en cadena de la polimerasa de transcripción inversa (RT-PCR) son precisas pero costosas, lo que plantea desafíos para su implementación generalizada, especialmente en los países de ingresos bajos a medios.
  • La agrupación de muestras puede reducir los costes, pero debe equilibrar el tamaño del grupo con la sensibilidad de la prueba para evitar falsos negativos debido a la dilución de la muestra.

Objetivo del estudio:

  • Proponer un nuevo algoritmo para agrupar submuestras de SARS-CoV-2 para reducir los costos y el tiempo de las pruebas masivas.
  • Identificar con precisión a las personas infectadas utilizando menos pruebas y rondas, especialmente en casos de baja prevalencia.
  • Investigar el tamaño óptimo del grupo y las estrategias de búsqueda paralela para realizar pruebas masivas eficientes.

Principales métodos:

  • Desarrollo de un algoritmo de agrupación de muestras basado en la geometría del hipercubo.
  • Experimentos de prueba de concepto que demuestren la detección de submuestras positivas diluidas.
  • Cuantificación de la pérdida de sensibilidad debida a la dilución y exploración de estrategias de mitigación como la repetición de las pruebas.

Principales resultados:

  • El algoritmo de agrupación basado en hipercubo propuesto identifica con precisión a las personas infectadas por SARS-CoV-2 con menos pruebas y rondas.
  • Los experimentos de prueba de concepto detectaron con éxito submuestras positivas diluidas hasta 100 veces, superando los estudios anteriores.
  • La reducción de costos es significativa, especialmente en casos de baja prevalencia, con ensayos de campo en curso en Ruanda y Sudáfrica.

Conclusiones:

  • Las pruebas grupales a gran escala que utilizan el algoritmo de hipercubo ofrecen una estrategia prometedora y rentable para controlar el COVID-19.
  • Este enfoque facilita el seguimiento continuo de la población y el aislamiento rápido de los individuos infectados.
  • El método tiene el potencial de reducir sustancialmente el costo de las pruebas masivas de enfermedades infecciosas.