《JAMA:土耳其新冠肺炎大流行期间女性和年轻人群的RT-PCR检测新冠感染的阳性率更高》

  • 编译者: 蒋君
  • 发布时间:2021-10-09
  • 2021年8月,土耳其安卡拉市医院卫生部的研究人员回顾性分析了来自194,062名患者的413,013份样本的新冠肺炎病毒的反转录-聚合酶链反应(RT-PCR)检测结果[ ]。RT-PCR检测是在2020年3月27日至12月31日期间进行的。除了记录每月阳性测试结果外,还记录了患者的年龄和性别。研究使用Pearson卡方检验来分析统计显著性。研究发现,疫情大流行期间医院的新冠肺炎病毒感染的总体阳性率为19.9%,其中女性和年轻人群(0-18岁)的阳性率更高。从时间上来看,8月和9月的新冠肺炎病毒感染阳性率在统计上显著增高。

    研究者认为年轻人群和女性的较高的阳性率可能是土耳其新冠肺炎疾病死亡率较低的主要原因,因为这些人群不太可能死于该病。研究人员建议政府应按年龄和性别对新冠肺炎疾病的数据进行分类,并应加快针对年轻人的疫苗研究。

相关报告
  • 《New England Journal of Medicine:Omicron流行期间新冠肺炎严重程度与人群感染情况无关联》

    • 编译者:蒋君
    • 发布时间:2022-03-16
    • 2022年2月,南非研究人员报道了南非Omicron变异株的人群免疫情况与新冠肺炎严重程度。2021年11月25日在南非豪登省首次发现SARS-CoV-2的Omicron变异株。研究人员在2021年10月22日至12月9日在豪登省进行了血清流行病学调查,以确定SARS-CoV-2 IgG的血清阳性率,并与之前进行比较。联系了先前血清流行病学调查(2020年11月至2021年1月进行)中的住户;考虑到调查人口的变化,使用相同的抽样框架,接触的家庭增加了10%。定量测试了干血斑样本中针对SARS-CoV-2刺突蛋白和核衣壳蛋白的IgG。研究人员还评估了豪登省新冠肺炎的流行病学趋势,包括从大流行开始到2022年1月12日期间的感染人数、住院人数和死亡人数。样本来自7010名参与者,其中1319人(18.8%)接种了疫苗。SARS-CoV-2 IgG的血清流行率在12岁以下儿童中为56.2%,在50岁以上成年人中为79.7%。接种疫苗的参与者比未接种疫苗的参与者的血清更有呈阳性(93.1%对68.4%)。流行病学数据显示,SARS-CoV-2感染的发病率在第四波期间上升,随后迅速下降。与前几波的比例相比,第四波的感染率与住院率、死亡率无关。豪登省在Omicron之前,SARS-CoV-2血清阳性广泛存在。流行病学数据显示,在 Omicron流行期间,住院死亡人数与感染人数无关。
  • 《在新冠肺炎大流行期间,创新技术为三个关键领域提供着帮助》

    • 来源专题:宽带移动通信
    • 编译者:张卓然
    • 发布时间:2020-05-28
    • 信息和通信技术(ICTs)以及其他技术正越来越多地用于支持抗击和遏制全球新冠肺炎疫情蔓延所做的努力。 在这场前所未有的危机中,创新技术正为以下三个关键领域提供帮助: 1) 呼吸设备 呼吸设备对于治疗因新冠肺炎而引起的晚期呼吸问题至关重要。来自意大利伦巴第的早期报告表明,50%的患者通过持续气道正压通气(CPAP)装置给氧,避免了有创机械通气的需要。但世界上许多国家都面临着这种急需设备的严重短缺。 英国最新的解决方案来自一个看起来不太可能的来源:汽车运动。一级方程式(F1)梅赛德斯车队与伦敦大学学院的工程师和伦敦大学学院医院的临床医生合作,制造了一款CPAP呼吸器,可以在不需要呼吸机的情况下将氧气输送到肺部。这种解决方案所消耗的氧气比早期型号少了70%。 平时为梅赛德斯F1车队生产活塞和涡轮增压器的机器,如今正被用于生产CPAP呼吸辅助设备,并且该公司在英国布里克斯沃思的整个工厂已被重新调整以满足这一需求。该设计是开源的,因此其他公司可以在需要时复制这款设备。 2) 接触者追踪 迄今为止,追踪病毒的传播已被证实是遏制疾病传播的有效方式。在中国和加纳等多个国家,手机接触者追踪项目已经启动。上周,竞争对手苹果和谷歌公司宣布了一个联合项目,将利用手机基于蓝牙的短距离网络信号来追踪疾病的传播。 列支敦士登已开始一项试点计划,让本国公民佩戴生物识别手环,实时追踪潜在的新冠肺炎病例,以创建一个“早期预警系统”。该项目的手环由瑞士医学技术公司Ava供应,该公司目前正销售能帮助女性监测生育周期的手环。 手环将收集诸如皮肤温度、呼吸频率和心率等指标的数据,然后将这些数据发送至瑞士的实验室进行分析。希望这些数据能够帮助卫生部门开发出能够检测出个体生理细微变化的精确模式的算法,从而识别出潜在的新冠肺炎病例——及时在明显症状出现之前。 此外,泛欧隐私保护邻近追踪(PEPP-PT)项目正在寻求创建一个符合GDPR的应用程序,通过蓝牙技术、机器学习和人工智能来帮助对新冠肺炎进行接触者追踪。 3) 病患护理 全球新冠肺炎病例已超过200万人。尽管不是每个人都需要在医院接受治疗,但患者的数量给世界各地的医护人员带来了极大的压力。 在中国,已经部署了远程控制的机器人来帮助医护人员执行一些关键功能,比如通过口腔拭子检测病毒,进行超声波扫描以及用听诊器听诊器官。在欧洲新冠肺炎疫情的重灾区意大利,机器人已被用于运送食物和监测日常健康指标。 人工智能(AI)也在病患护理中发挥着作用。其中一个例子是麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室(CSAIL)的研究人员开发的一款设备,它可以帮助医生远程监控慢性病患者,但现在已被重新调整用来帮助应对新冠肺炎大流行。 这台名为Emerald的设备安装在患者的房间里,通过无线信号监测患者的健康状况,这些信号在返回系统之前会从患者身体反射出去。该系统的算法可以分析信号的变化,以追踪被监测人的呼吸频率、睡眠模式和运动。这些数据随后被发送给医生,医生可以在家里评估这些变化。