10 октября 2021 г
Наблюдалась разница в бремени болезней, наблюдаемая во время начальных волн пандемии COVID-19, из-за различных уровней заражения, на которые влияют факторы, включая тип занятия, способность укрываться на месте, использование отпуска по болезни, доступ к тестированию, статус жилья, и переполненные условия по соседству.
Такие сопутствующие заболевания, как диабет и болезни сердца, повышают риск госпитализации и смерти от коронавирусной болезни (COVID-19). Структурные различия играют роль в определении риска развития сопутствующих заболеваний, таких как диабет и болезни сердца, и доступа к медицинской помощи для лечения заболеваний. Они могут в конечном итоге повлиять на результаты COVID-19 у пациентов, страдающих этими состояниями.
Ряд различий влияет на доступ к вакцинам и их использование в Соединенных Штатах и во всем мире, включая сокращение доступа к технологиям, низкий уровень грамотности, плохой доступ к медицинской помощи и недостаточную информацию о безопасности и эффективности вакцин против COVID-19.
В совокупности эти различия могут влиять на степень иммунитета на уровне населения и бремя COVID-19 в сообществе. Политики должны учитывать их при определении воздействия новых вариантов, распределения повторных прививок и реагирования на такие заболевания, как COVID-19.
Серология, которая включает измерение уровней антител, была полезным инструментом для определения уровней тяжелой острой респираторной инфекции коронавируса 2 (SARS-CoV-2) среди населения.
Новое исследование, опубликованное на сервере medRxiv *, пытается использовать серологию в качестве инструмента для выявления различий в уровнях заражения и охвата вакцинацией.
Исследование: Структурное неравенство на пути к иммунитету COVID-19. Изображение предоставлено: Cryptographer / Shutterstock
Серология как инструмент для выявления различий в здравоохранении COVID-19
Серологический тест позволяет одновременно измерять биомаркеры, представляющие инфекцию и вакцинацию, чтобы соотнести их с демографическими и географическими факторами.
Измерение долгоживущих ответов антител как на всплески SARS-CoV-2, так и на непиковые белки поможет понять и разделить иммунные ответы, возникающие в результате предыдущих инфекций или прививок. Это особенно полезно в тех областях, где имеются вакцины на основе пикового белка SARS-CoV-2.
Настоящее исследование иллюстрирует использование серологии для понимания различий с внутренней точки зрения посредством тематического исследования в Сан-Франциско.
Платформа сероконтроля для количественной оценки различий в уровнях заражения и охвата вакцинацией в Сан-Франциско
Сан-Франциско продемонстрировал успешную реакцию на COVID-19 и хороший охват вакцинацией в последние месяцы. Тем не менее, число случаев COVID-19 и уровень госпитализации были высокими в районах, занятых социально-экономически низкими слоями населения, особенно среди бездомных и чернокожих и латиноамериканских общин.
Отчеты показывают различия в охвате вакцинацией в определенных уязвимых сообществах. Несмотря на проблемы, которые были решены, прививки все еще низки среди бездомных и чернокожих / афроамериканцев.
Платформа серосоветного наблюдения SARS-CoV-2 была запущена в марте 2020 года с целью количественной оценки различий как по уровню заболеваемости, так и по вакцинации. Платформа функционирует с использованием образцов остаточной крови из двух больничных сетей, базирующихся в Сан-Франциско. Результаты платформы показали, что во время первой волны пандемической серопревалентности COVID-19 у особей латинского происхождения было в два раза выше, чем у белых особей. Кроме того, серопревалентность у бездомных была почти в два раза выше, чем в среднем по населению.
Карта географических различий в SARS-CoV-2, показывающая предполагаемую вероятность (а) предварительной инфекции и (б) вакцинации по почтовому индексу в Сан-Франциско по состоянию на февраль 2021 года.
Для исследования образцы были собраны у субъектов во время рутинного взятия крови в период с 4 февраля по февраль 2021 года, который охватывал первые 11 месяцев пандемии, а также раннюю фазу развертывания вакцины.
Эти образцы были подвергнуты двум серологическим анализам, один из которых был специально обнаружен антителами SARS-CoV-2 в ответ на инфекции, а не из-за прививок, а другой — с обнаружением антител, полученных в ответ на инфекцию и вакцинацию.
Исследование проанализировало результаты испытаний с использованием байесовских статистических моделей и определило долю населения, которая была серопозитивной из-за естественной инфекции или вакцинации, и стратифицировало результаты в зависимости от возраста, расы и почтовых индексов проживания.
Результаты исследования показали, что среди протестированной популяции 28,2% имели какие-либо антитела к SARS-CoV-2, а 8,9% имели антитела из-за предыдущих инфекций.
Связь между вероятностью вакцинации и вероятностью предшествующего заражения расой / этнической принадлежностью. Инфографика, показывающая количество предполагаемых людей, вакцинированных на каждого человека, ранее зараженного естественным путем в Сан-Франциско в каждой расовой / демографической группе. На двух графиках (вставках) показана предполагаемая распространенность естественной инфекции по расе / этнической принадлежности и вероятность прошлой инфекции, нанесенная на график зависимости от вероятности вакцинации по возрасту и этнической принадлежности. Латинкс включает в себя всех жителей, которые идентифицируют себя как латиноамериканцы / латиноамериканцы независимо от расовой идентичности. Из-за небольших размеров выборки лица, которые идентифицируют себя как «другие», здесь не показаны.
Различия существуют в показателях заражения и охвата вакцинацией в Сан-Франциско
Связанные истории
- Вакцинация снижает риск госпитализации из всех вариантов SARS-CoV-2
- Иммунный ответ на варианты SARS-CoV-2, вызывающие озабоченность, после естественной инфекции или вакцинации
- Большое исследование побочных эффектов вакцины COVID в Швеции
Значительные различия наблюдались в предыдущих показателях заражения и вакцинации в Сан-Франциско. В юго-восточном регионе города было установлено, что в районах, где нет оптимального доступа к медицинской помощи, уровень заболеваемости до заражения значительно выше, а уровень вакцинации снижается по всем возрасту, демографическим группам и почтовым индексам.
Также были обнаружены значительные различия в показателях заболеваемости до этого, что коррелировало с расой / этнической принадлежностью. Жители латиноамериканцев показали в 5,4 раза больше предшествующих уровней заражения по сравнению с белыми, что свидетельствует о значительных различиях в предыдущих показателях заражения, связанных с расой / этнической принадлежностью.
Различия также наблюдались среди показателей вакцинации среди населения в возрасте 65 лет и старше, которые имели право на вакцинацию на начальном этапе развертывания вакцины. Было установлено, что белые жители в возрасте 65 лет и старше были в два раза чаще вакцинированы по сравнению со своими черными коллегами. Тем не менее, они в два раза меньше, чем предыдущие инфекции, что дает им преимущество.
Результаты свидетельствуют о наличии огромных различий между риском заражения и уровнем вакцинации среди конкретных групп населения. Например, среди населения старше 65 лет в азиатской и белой популяции было обнаружено повышенное соотношение вакцинации по сравнению с риском заражения. Напротив, это соотношение было очень низким среди населения чернокожих и латиноамериканцев.
Хотя Сан-Франциско достиг 80% охвата вакцинами среди взрослого населения, в последнее время отмечается высокая частота инфекций в районах, которые продемонстрировали самый низкий иммунитет, связанный с вакцинами, а также сильно пострадали во время начальной фазы инфекции.
Аналогичные данные были также зарегистрированы в Остине, штат Техас, где увеличение числа случаев COVID-19 и снижение уровня вакцинации коррелировали с низкими социально-экономическими районами и населением. Районы, населенные сообществами латиноамериканцев, которые показали более высокие признаки депривации, коррелировали с более высокими случаями заражения SARS-CoV-2 и низкими прививками. Было задокументировано, что различия в прививках SARS-CoV-2 среди социально уязвимых групп населения распространены в Соединенных Штатах и во всем мире.
Решение структурных факторов неравенства в сфере здравоохранения в верхнем и нижнем течении для установления справедливости в отношении здоровья
«Двойное бремя» наблюдалось на ранней стадии пандемии и развертывания вакцин в Сан-Франциско. Структурное неравенство существует даже в таком городе, как Сан-Франциско, где есть хорошая система общественного здравоохранения и системы социальной защиты. Помимо выявления различий, также важно принять меры для обеспечения справедливости в отношении здоровья и охвата вакцинами.
В Сан-Франциско различия в уязвимых сообществах для охвата вакцинами были устранены через партнерские отношения между сообществом и академиками. Это партнерство помогло эффективно реагировать на пандемию в общинах с уязвимым населением и сократить разрыв в охвате вакцинами путем создания мест вакцинации в районах с низким уровнем барьера.
По мере продвижения к проблеме снижения иммунитета против COVID-19, которая может потребовать бустерных доз вакцин, становится необходимым установить справедливость в отношении здоровья путем устранения различий. Это обеспечит эффективное распределение и доступ к ресурсам и медицинскому обслуживанию среди населения, принадлежащего к различным социально-экономическим слоям.
В Соединенных Штатах, где прививки и инфекции COVID-19 вызывают различные иммунные реакции, серология будет служить ценным инструментом для выявления различий. Тем не менее, следует внимательно рассмотреть вопрос о выборе анализа для серосервиста, поскольку каждый анализ специфичен для пути, и анализы, которые измеряют общую распространенность антител, могут маскировать различия в показателях инфекции из-за инфекции и вакцинации.
Чтобы устранить различия в уровнях заболеваемости и вакцинации среди населения, политики должны сосредоточиться как на структурных факторах, находящихся выше, так и ниже, на диспропорциях в сфере здравоохранения. Некоторые из структурных драйверов вверх по течению включают обеспечение прожиточного минимума для работников, доступное жилье, доступ к качественной медицинской помощи.
Нижестоящие факторы неравенства в сфере здравоохранения включают повышение вовлеченности сообщества, целевое тестирование и поставку вакцин, помощь в преодолении барьеров для здравоохранения, таких как доступ к технологиям, доступ к надежной информации на нескольких языках, уровень грамотности и транспортные средства.
Структурное неравенство в здравоохранении и других областях, затрагивающих сообщество и страну в целом, должно эффективно устраняться для эффективной борьбы с пандемией COVID-19 и другими подобными проблемами, которые могут угрожать человечеству.
*Важное уведомление
medRxiv публикует предварительные научные отчеты, которые не являются рецензируемыми и, следовательно, не должны рассматриваться как убедительные, руководящие клинической практикой / поведением, связанным со здоровьем, или рассматриваться как установленная информация.
Ссылка на журнал:
- Структурные неравенства на пути к иммунитету COVID-19, medRxiv, https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2021.10.06.21264573v1
