Epidemiología de las aguas residuales del virus de la gripe A en Shenzhen: valores de referencia e implicaciones para...

Área de la Ciencia:

• Microbiología ambiental
• Vigilancia de la salud pública
• Epidemiología

Sus antecedentes:

• La estacionalidad del virus de la influenza A (IAV) se ha vuelto impredecible después de COVID-19, lo que complica el momento de la intervención de salud pública.
• El monitoreo preciso y en tiempo real es crucial para las decisiones de salud pública basadas en la evidencia con respecto a los VAI.
• La vigilancia de las aguas residuales ofrece un enfoque complementario de la vigilancia clínica en toda la población.

Objetivo del estudio:

• Establecer líneas de base dinámicas para las concentraciones de VAI en las aguas residuales.
• Optimizar el calendario de las intervenciones de salud pública, incluida la vacunación y las medidas no farmacéuticas.
• Evaluar la capacidad predictiva de un modelo de bosque aleatorio utilizando parámetros virales y físico-químicos.

Principales métodos:

• Cuantificación del VAI en 2.764 muestras de aguas residuales utilizando PCR en tiempo real desde marzo de 2023 hasta marzo de 2024.
• Desarrollo y optimización de un modelo de Bosque aleatorio que integre la concentración de IAV, el caudal, la temperatura, el COD, el TN y el TP.
• Establecimiento de líneas de base de concentración del VAI utilizando valores medios, geométricos y medianos.

Principales resultados:

• Se identificaron patrones estacionales de VAI con picos en el invierno de 2023 y la primavera de 2024.
• El modelo optimizado de Bosque Aleatorio logró una alta precisión (R2 = 0,988, MAE = 2,307).
• La mediana de referencia proporcionó una alerta temprana de 2 a 4 semanas para el inicio de la temporada de influenza y detectó aumentos anormales en otros virus respiratorios.

Conclusiones:

• La vigilancia de las aguas residuales proporciona datos cruciales para optimizar la vacunación y el calendario de intervención, especialmente en entornos con recursos limitados.
• Las líneas de base establecidas para el VAI mejoran la detección temprana del riesgo epidémico y la protección de la salud de la comunidad.
• El modelo de Bosque Aleatorio predice efectivamente los casos de VAI utilizando parámetros clave de aguas residuales.