Sieroprevalenza della malattia da coronavirus 2019 (COVID-19) Anticorpi in un quartiere vulnerabile, Buenos Aries Argentina

Un'indagine di sieroprevalenza a livello di comunità è stata condotta in un disegno trasversale durante una ricerca di azione partecipativa (PAR).

Starter PAR team: ricercatore che ha sviluppato il test Elisa, virologo che esegue l'analisi del test e medico che ha prestato servizio come epidemiologo volontario sul campo presso il sistema di sorveglianza (DetectAr Barrio 31) ha offerto collaborazione tecnica per testare le persone senza fissa dimora.

PAR-Prima fase: un campione per comodità di senzatetto è stato testato per 3 giorni in una mensa popolare gestita da un'organizzazione non governativa. I campioni sono stati raccolti da un'infermiera DetectAr e da un epidemiologo volontario.

PAR-Seconda fase: la fattibilità è stata determinata dai coordinatori DetectAr della Divisione Sanità Comunitaria del Ministero della Salute e dai 12 operatori della comunità sanitaria (operatori sanitari) quando due epidemiologi volontari di un istituto universitario hanno spiegato l'organizzazione del campo (tecnica del campione, raccolta dati e database entry) per ottenere un campione probabilistico di residenti. Il processo PAR è stato fondamentale per raggiungere la dimensione del campione.

PAR-Terza fase: è stato condotto uno studio trasversale per l'indagine di sieroprevalenza.

Dimensione del campione e metodo del campione La dimensione del campione è stata calcolata per una sieroprevalenza del 5% in base all'evidenza. È stato applicato un metodo di campionamento casuale a due stadi. Primo livello: settore dello slum, Secondo livello: aree geografiche determinate dal Dipartimento di Statistica e Censimento. A questo livello sono state selezionate trenta case. Le persone di età superiore ai 14 anni sono state testate davanti alla porta di casa.

Test sierologico È stato utilizzato un test di immunoassorbimento enzimatico [ELISA] sviluppato in Argentina da un laboratorio di Buenos Aires, Argentina. Le caratteristiche prestazionali sono un'elevata specificità (>95%) e un'elevata sensibilità (>95%) per SARS-COV-2 IgG. Il test rileva gli anticorpi contro due antigeni virali, il picco trimerico e il dominio di legame del recettore (RBD) del picco. Le proteine ​​virali sono state espresse nelle cellule umane. Questo kit ha ottenuto l'approvazione regolamentare dall'agenzia nazionale di regolamentazione dei farmaci dell'Argentina (ANMAT, Amministrazione nazionale per i farmaci, gli alimenti e i dispositivi medici)[. I campioni di sangue sono stati raccolti in un tubo capillare da una puntura del dito, prelevato davanti alla porta di ogni casa. Tutti gli operatori sanitari sono stati formati ei dati epidemiologici sono stati inseriti in un database. I campioni sono stati elaborati e analizzati presso il laboratorio di virologia in un ospedale pediatrico di Buenos Aires.

Analisi statistica Per ottenere la prevalenza ponderata, il dataset campionario è stato ampliato a quello dell'ultimo censimento di 3 fattori: a livello di quartiere, a livello familiare ea livello individuale. Il calcolo dei fattori di espansione a livello di famiglia è l'inverso della probabilità congiunta di selezionare l'ultima unità campionaria (una famiglia). I fattori di espansione a livello familiare implicano tre tipi di aggiustamenti. Il primo è relativo alla mancata risposta (visto che alcune famiglie non hanno voluto rispondere al sondaggio); la seconda corrisponde alla proiezione del campione sull'intera popolazione, e la terza alle tecniche di calibrazione con un aggiustamento finale per gruppi di età e sesso, utilizzando informazioni esterne provenienti dal censimento della popolazione. Pertanto, le variabili di calibrazione erano persone di 14 anni o più, raggruppate per sesso e per intervalli di età: 14-30; 31-45; 46-59; 60 e oltre.

La prevalenza degli anticorpi IgG è stata regolata utilizzando pesi di campionamento e post-stratificazione per consentire differenze nei tassi di mancata risposta in base al gruppo di età, al sesso e al reddito del censimento.

Poiché i membri della famiglia condividono l'esposizione a COVID-19, il risultato (prevalenza di COVID-19 IgG) dovrebbe mostrare una certa correlazione all'interno della famiglia. Per testare l'effetto di clustering, è stato applicato un modello di regressione logistica a effetti casuali (modello multilivello) in quanto include esplicitamente la variazione tra cluster nella verosimiglianza e quindi tiene conto della correlazione intracluster.