Kajian Ischgl: Pembangunan Imuniti Kumpulan dan Strategi Vaksin terhadap COVID-19

Routine sero-surveillance of the population to estimate presence of antibodies to COVID-19 is required to understand the development of imuniti kumpulan 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. 

Data daripada kajian Ischgl menunjukkan bahawa lebih kurang. 42.4% daripada populasi adalah sero-positif selepas 9-10 bulan ujian sejak pesakit pertama terdedah kepada virus korona^1,2. Walau bagaimanapun, ini memerlukan penggunaan antibodi yang sesuai dan sasaran yang tepat untuk memastikan individu yang mempunyai jangkitan ringan tidak terlepas³. 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 imuniti kumpulan 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. 

Di samping itu, kajian ini juga telah mendedahkan pembangunan model ramalan bukan invasif berdasarkan penilaian kendiri terhadap tiga simptom yang dikenal pasti (batuk, hilang rasa/bau dan sakit anggota badan) yang boleh meramalkan individu sero-positif dengan tepat.⁴ dalam populasi yang telah dijangkiti oleh coronavirus. Eksploitasi model bukan invasif sedemikian benar-benar boleh memberi manfaat kepada seluruh dunia untuk memerangi pandemik COVID-19 dengan meramalkan sero-positif dalam populasi. 

Menggabungkan kedua-dua pendekatan pengawasan sero rutin dan pemodelan ramalan menggunakan perisian CHES⁵ untuk menentukan sero-positif, negara di seluruh dunia boleh merancang kajian sero-pemantauan dengan cekap yang boleh membantu dalam mengawal wabak dengan membelanjakan wang pembayar cukai dengan lebih berkesan dan mengembalikan keadaan normal secepat mungkin.  

*** 

Rujukan:

1. Ischgl: Antibodi hanya berkurangan sedikit. Diterbitkan dalam talian pada 18 Februari 2021. Tersedia di https://tirol.orf.at/stories/3090797/ Diakses pada 19 Februari 2021.  

2. Universiti Perubatan Innsbruck 2021. Siaran akhbar - Kajian Ischgl: 42.4 peratus adalah antibodi positif. Boleh didapati dalam talian di https://www.i-med.ac.at/pr/presse/2020/40.html Diakses pada 19 Februari 2021.  

3. Adakah kita memandang rendah seroprevalens SARS-CoV2. BMJ 2020; 370 doi: https://doi.org/10.1136/bmj.m3364 (Diterbitkan 03 September 2020) 

4. Lehmann, J., Giesinger, et al., 2021. Menganggarkan seroprevalens antibodi SARS-CoV-2 menggunakan tiga gejala yang dilaporkan sendiri: Pembangunan model ramalan berdasarkan data dari Ischgl, Austria. Epidemiologi dan Jangkitan, 1-13. Diterbitkan dalam talian oleh Cambridge University Press: 18 Februari 2021. DOI: https://doi.org/10.1017/S0950268821000418 

5. Holzner B, Giesinger JM, Pinggera J, Zugal S, Schöpf F, Oberguggenberger AS, Gamper EM, Zabernigg A, Weber B, Rumpold G. Perisian Penilaian Kesihatan Berasaskan Komputer (CHES): perisian untuk pemantauan hasil yang dilaporkan pesakit elektronik . BMC Med Maklumkan Decis Mak. 2012 9 Nov; 12:126. doi: https://doi.org/10.1186/1472-6947-12-126.  

***