COG-UK プロジェクト病院発症 COVID-19 感染症研究 (COG-UK HOCI)

病院は、保護対策が利用可能であるにもかかわらず、感染拡大の主要なリスクであると認識されています。 通常の状況下では、スタッフは感染症に感染して伝染させる可能性がありますが、院内感染の健康への影響は、脆弱な患者で最も大きくなります。 COVID-19 の場合、SARS-CoV、MERS-CoV、エボラ ウイルスと同様に、院内感染のリスクは、医療従事者 (HCW) に追加の重大な健康リスクをもたらします。 流行の間、通常の感染予防と制御 (IPC) の実践は、市中感染と院内感染を区別することが難しいため、さらに複雑になります。 これは、不必要な IPC の努力を必要とする院内感染の誤った識別につながる可能性があり、真の院内感染を見逃すことで、患者と医療従事者のリスクを高めます。

現在、流行性ウイルスのゲノム配列決定は、標準的な IPC と併用することで、IPC 単独よりも院内感染をより適切に除外し、ウイルスによっては感染経路をより適切に特定できるという十分な証拠があります1-3。 今日まで、すべての研究は遡及的でした。 しかし、迅速なナノポア配列決定法の開発により、潜在的に連鎖または非連鎖のウイルスを 24 ～ 48 時間以内に特定できるようになりました。 COVID-19 の突然変異率は、1 ゲノムあたり 1 か月あたり約 2.5 変化と推定されていますが、時間と空間でクラスター化されているように見える患者とスタッフの感染が実際にはどこに起因するかを特定するのに十分なウイルスの多様性が存在することは一般的に合意されています。異なる COVID-19 遺伝子型4. このような情報は、クラスターの原因として院内感染を迅速に排除し、IPC 介入の必要性を減らし、個人用保護具 (PPE) を含む IPC 対策が違反されていないことを医療従事者に安心させます。 ただし、COVID-19 の患者や医療従事者への感染を確認することは、2 つのゲノム間で観察された 1 つの変異が 1 ～ 10 回の感染を表す可能性があるため、より困難になる可能性があります。 同一のゲノムは、必ずしも 2 つのケース間のリンクの証拠を提供するとは限りません。 それにもかかわらず、検出された遺伝子型を、病院環境、周囲の地域社会、および COG-UK 全体で検出されたすべての遺伝子型の枠組み内に配置することにより、比較的まれな遺伝子型が時間と空間で明らかに関連またはクラスター化されている院内感染を仮定することが可能になる可能性があります。 .

英国全体で可能な限り多くの COVID-19 ウイルスのシーケンスを行うことを目的とする COG-UK イニシアチブは、貴重な情報を公開するだけでなく、ウイルスのシーケンス データがほぼリアルタイムで作成されたかどうかをテストする重要かつユニークな機会を提供します。健康計画は、院内感染イベントに関する不確実性を減らし、IPCの取り組みをより適切に対象とし、病院の機能を改善し、コミュニティへの感染源としての病院の役割を減らすこともできます.

これに対処するために、研究者は補助研究 COG-UK HOCI を提案しています。 COG-UK HOCI は、病院の近くに位置する小規模なシーケンシング ハブと、ほとんどのウイルスをシーケンシングする大規模な集中型ハブの混合モデルを備えた COG-UK デザインを利用して、迅速なウイルス シーケンシングが患者管理に役立つかどうかだけでなく、どのように役立つかを特定します。これはタイムクリティカルかもしれません。中央ハブからのシーケンス データの所要時間 (5 ～ 7 日) は、ローカル シーケンス ハブからの所要時間 (<48 時間) よりも長くなる可能性があります。

COG-UK HOCI は、参加している病院内の COVID-19 遺伝子型の頻度を定義して報告することにより、より広いコミュニティの場合と比較して、HOCI の可能性のあるソースを特定する際の固有の障壁のいくつかを克服する可能性もあります。 生成されたデータは、ウイルスの遺伝的多様性の制約を考慮して、院内感染によって獲得された COVID-19 感染の数と、これらの感染が発生している場所を可能な限り正確に示します。 COG-UK は、国の公衆衛生計画のためのウイルスゲノミクスの有用性に関するデータを提供しますが、COG-UK HOCI は、観察された利点が時間に依存するかどうかにかかわらず、院内感染の局所管理のための同じデータの有用性を定量化し、ウイルス配列データを使用して HOCI を定量化する方法。

COG-UK HOCI からの成果は、伝染病とパンデミックの管理のためのウイルスゲノム配列決定の将来の使用の可能性と、最大の影響をもたらすために組織化、集中化、または多様化する方法についての決定をさらに通知します。

この研究の最も重要な目的は、全ゲノム配列決定の有用性を判断して、院内発症 COVID-19 感染症 (HOCI) に関する追加の洞察を提供し、それによって IPC 対策を最適化することです。 さらに、このプロジェクトは、HOCI イベントとその発生場所を定量化するのに役立つ初期データを提供することを目的としています。 これらは、地域の信頼レベルの計画に貢献し、COVID-19 の結果と拡散に貢献する HOCI の役割を理解するのに役立ちます。

具体的には、この研究では、COVID-19 配列データのリアルタイム可用性の役割を決定します。

• 通常の IPC データと組み合わせて、HOCI を特定し特徴付けます
• ルーチンの IPC データによって以前に識別されなかった HOCI を識別し、特性化するため
• HOCI の推定数と、HOCI が発生している場所を生成する
• 関連する HOCI と病院でのアウトブレイクを特定する
• HOCIの発生率を減らす方法を特定する
• IPC アクションの最適化において、例えば病院での集団発生が除外されている場合、余分な清掃、病棟閉鎖などの必要性を減らすことによって
• ワークロードを変更する場合。追加の清掃の必要性を減らすことにより、病院のアウトブレイクが除外される病棟閉鎖など これらのアプローチを強化し、研究者は上記がデータ結果をシーケンスするまでの時間に影響されるかどうかを測定します.

COG-UK HOCI は、第 III 相前向き、介入、コホート、優越性研究です。

ラピッド ローカル シーケンス (c.24-48h) またはラピッド ローカル シーケンスの欠如 (つまり、96 時間以上でウェルカム サンガー研究所経由) への割り当ては、研究の時間に依存します (タイムラインを参照)。

提案された研究期間: 12 ヶ月;セットアップ、ベースライン データ収集、介入データ収集の 6 か月と、最大 6 か月のデータ クリーニング、データ分析、レポートで構成されます。