Routine sero-surveillance of the population to estimate presence of antibodies to COVID-19 is required to understand the development of மந்தை நோய் எதிர்ப்பு சக்தி in a population. Data from the sero-surveillance study of population in the Ischgl town of Austria throws light on this aspect and have led researchers to develop a prediction model which could help plan an effective vaccine strategy and non-invasive population interventions against the infection.
Ischgl ஆய்வின் தரவு தோராயமாக நிரூபித்தது. முதல் நோயாளிகள் கொரோனா வைரஸுக்கு ஆளானதில் இருந்து 42.4% மக்கள் 9-10 மாத சோதனைக்குப் பிறகு செரோ-பாசிட்டிவ்1,2. இருப்பினும், இதற்குப் பொருத்தமான ஆன்டிபாடிகளின் பயன்பாடு மற்றும் லேசான தொற்று உள்ள நபர்கள் தவறவிடாமல் இருப்பதை உறுதிசெய்ய சரியான இலக்கு தேவைப்படுகிறது.3. This data from the Ischgl study suggests that the antibody response to COVID-19 is not only long lasting but can be a predictor of மந்தை நோய் எதிர்ப்பு சக்தி in a population. This, in turn, necessitates the need for a routine sero-surveillance in a population to estimate the number of people who are antibody positive? Although this study may not be representative of the entire population, however, it can still help us in identifying, not only the sero-positive individuals, but indirectly leads to predicting the estimated population that would require a booster vaccine dose or not. This is of extreme importance at this moment, given the fact that vaccine administration against COVID-19 is in full swing in most countries and the world is waiting anxiously to return to the “normal life” that existed before COVID-19. This will enable the policy makers and administrators to develop guidelines and ensure adequate health care resources are spent towards the population where antibody development is minimal.
கூடுதலாக, இந்த ஆய்வு மூன்று அடையாளம் காணப்பட்ட அறிகுறிகளின் (இருமல், சுவை இழப்பு/நாற்றம் மற்றும் மூட்டு வலி) சுய மதிப்பீட்டின் அடிப்படையில் ஒரு ஆக்கிரமிப்பு இல்லாத முன்கணிப்பு மாதிரியின் வளர்ச்சியையும் வெளிப்படுத்தியுள்ளது, இது செரோ-பாசிட்டிவ் நபர்களை துல்லியமாக கணிக்க முடியும்.4 கொரோனா வைரஸால் பாதிக்கப்பட்ட மக்கள் தொகையில். இத்தகைய ஆக்கிரமிப்பு அல்லாத மாதிரியை சுரண்டுவது, மக்கள்தொகையில் செரோ-பாசிட்டிவ்னஸைக் கணிப்பதன் மூலம் COVID-19 தொற்றுநோய்க்கு எதிராகப் போராடுவதற்கு முழு உலகிற்கும் பயனுள்ளதாக இருக்கும்.
CHES மென்பொருளைப் பயன்படுத்தி வழக்கமான செரோ-கண்காணிப்பு மற்றும் முன்கணிப்பு மாடலிங் ஆகிய இரண்டு அணுகுமுறைகளையும் இணைத்தல்5 செரோ-பாசிட்டிவ்னஸைத் தீர்மானிக்க, உலகெங்கிலும் உள்ள நாடுகள் செரோ-கண்காணிப்பு ஆய்வுகளைத் திறம்பட திட்டமிடலாம், அவை தொற்றுநோயைக் கட்டுப்படுத்த உதவும் வரி செலுத்துவோரின் பணத்தை மிகவும் திறம்படச் செலவழித்து இயல்புநிலையை சீக்கிரம் கொண்டு வரலாம்.
***
குறிப்புகள்:
- Ischgl: ஆன்டிபாடிகள் சற்று குறைந்துள்ளன. 18 பிப்ரவரி 2021 அன்று ஆன்லைனில் வெளியிடப்பட்டது. இங்கு கிடைக்கும் https://tirol.orf.at/stories/3090797/ 19 பிப்ரவரி 2021 அன்று அணுகப்பட்டது.
- இன்ஸ்ப்ரூக் மருத்துவப் பல்கலைக்கழகம் 2021. செய்தி வெளியீடு - Ischgl ஆய்வு: 42.4 சதவீதம் ஆன்டிபாடி-பாசிட்டிவ். ஆன்லைனில் கிடைக்கும் https://www.i-med.ac.at/pr/presse/2020/40.html 19 பிப்ரவரி 2021 அன்று அணுகப்பட்டது.
- SARS-CoV2 இன் செரோபிரவலன்ஸை நாம் குறைத்து மதிப்பிடுகிறோமா? பிஎம்ஜே 2020; 370 doi: https://doi.org/10.1136/bmj.m3364 (03 செப்டம்பர் 2020 அன்று வெளியிடப்பட்டது)
- Lehmann, J., Giesinger, et al., 2021. மூன்று சுய-அறிக்கை அறிகுறிகளைப் பயன்படுத்தி SARS-CoV-2 ஆன்டிபாடிகளின் செரோபிரெவலன்ஸை மதிப்பிடுதல்: Ischgl, Austria இலிருந்து தரவின் அடிப்படையில் ஒரு கணிப்பு மாதிரியின் உருவாக்கம். தொற்றுநோயியல் மற்றும் தொற்று, 1-13. கேம்பிரிட்ஜ் யுனிவர்சிட்டி பிரஸ் மூலம் ஆன்லைனில் வெளியிடப்பட்டது: 18 பிப்ரவரி 2021. DOI: https://doi.org/10.1017/S0950268821000418
- Holzner B, Giesinger JM, Pinggera J, Zugal S, Schöpf F, Oberguggenberger AS, Gamper EM, Zabernigg A, Weber B, Rumpold G. கணினி அடிப்படையிலான சுகாதார மதிப்பீட்டு மென்பொருள் (CHES): மின்னணு நோயாளி-அறிக்கை விளைவுகளைக் கண்காணிப்பதற்கான ஒரு மென்பொருள் . பிஎம்சி மெட் இன்ஃபார்ம் டெசிஸ் மேக். 2012 நவம்பர் 9; 12:126. doi: https://doi.org/10.1186/1472-6947-12-126.
***
