आकलन COVID-19 से फैल पर देख अतीत की प्रवृत्तियों में इन्फ्लूएंजा जैसी बीमारियों — ScienceDaily


कितने लोगों को अमेरिका में पड़ा है COVID-19? एक डेटाबेस का उपयोग कर के बारे में जानकारी एकत्र करने के बाद 2009 H1N1 प्रकोप, एक मोंटाना स्टेट यूनिवर्सिटी के शोधकर्ता है विकसित करने में मदद की एक बेहतर समझ के प्रसार के उपन्यास coronavirus.

एलेक्स Washburne, एक शोधकर्ता में Bozeman रोग पारिस्थितिकी प्रयोगशाला है, जो स्थित है में कॉलेज के कृषि विभाग के सूक्ष्म जीव विज्ञान और इम्यूनोलॉजी में प्रकाशित एक कागज पर विषय इस सप्ताह के जर्नल में विज्ञान में Translational चिकित्सा. कागज से डेटा का उपयोग करता ILINet एक डेटाबेस के द्वारा बनाई गई के लिए केंद्र रोग नियंत्रण और रोकथाम के लिए 2010 में गिनती जो रोगियों की जांच में चिकित्सा क्लीनिक के साथ इन्फ्लूएंजा जैसी बीमारियों, या ILI. की है कि प्रकार के लिए डेटा संग्रह की पहचान करने के प्रयोजन के रुझान के रूप में जाना जाता है सहलाक्षणिक निगरानी.

इन्फ्लूएंजा जैसी बीमारियों की किसी भी संख्या शामिल है कि संक्रमण ले जाने के लिए इसी तरह के लक्षण मौसमी फ्लू-जैसे कि बुखार, खांसी और गले में खराश. दोनों इन्फ्लूएंजा की तरह H1N1 और गैर-इन्फ्लूएंजा जैसे रोगों COVID-19 में गिर जाते हैं । निगरानी के रुझान में ILI क्लिनिक का दौरा, Washburne कहा, मदद कर सकता है बेहतर समझते हैं कि कैसे जल्दी से और बड़े पैमाने पर COVID-19 प्रसार के शुरुआती दिनों के दौरान इसकी उपस्थिति अमेरिका में

के सहयोग से शोधकर्ताओं में पेंसिल्वेनिया राज्य और कॉर्नेल विश्वविद्यालय, Washburne जांच की संख्या के ILI यात्राओं की रिपोर्ट प्रत्येक सप्ताह से अधिक पिछले दशक और की तुलना में उन ऐतिहासिक रुझान के लिए इस तरह की यात्राओं के दौरान मार्च 2020. वे पहचान की वृद्धि में मार्च 2020 ILI का दौरा समानताएं कि क्षेत्रीय बढ़ जाती है में COVID-19 मामलों.

द्वारा जांच ILI डेटा के बगल में जाना जाता है क्षेत्रीय प्रसार के COVID-19, Washburne और उसके सहयोगियों निर्धारित किया है कि वहाँ गया हो सकता है कई मामलों के कोरोना रोग नहीं थे कि शुरू में पहचान के रूप में इस तरह के ।

Washburne और उनके सहयोगियों का अनुमान है कि के रूप में कई के रूप में के 87% coronavirus मामलों नहीं थे निदान के दौरान प्रारंभिक मार्च कर सकता है, जो अनुवाद के लिए चारों ओर 8.7 करोड़ लोगों के आधार पर अतिरिक्त मार्च ILI का दौरा किया । में वृद्धि ILI कम जल्दी में मार्च के उत्तरार्द्ध भाग के अग्रणी शोधकर्ताओं के निष्कर्ष है कि अधिक मामलों के COVID-19 थे पहचाना जा रहा है के बाद से कम ILI रिपोर्ट किया जा रहा थे में लॉग इन डेटाबेस.

“पर शुरू में, वहाँ किया गया है लगता है एक कम मामले का पता लगाने की दर है, लेकिन के रूप में समय पर चला गया बदल गया है कि ने कहा,” Washburne. “द्वारा अंतिम सप्ताह में मार्च के रूप में, और अधिक और अधिक परीक्षण चल रहा था, उस मामले का पता लगाने की दर में काफी वृद्धि हुई है।”

यह अच्छी खबर है, वैज्ञानिकों के लिए मांग की भविष्यवाणी करने के लिए और भविष्य के लिए तैयार महामारी, ने कहा Washburne. एक आधारभूत स्थापित किया गया है के माध्यम से एक दशक के ILI डेटा संग्रह की अनुमति देता है कि जल्दी पता लगाने के लिए की विषम surges के ILI से विचलित है कि वार्षिक औसत.

के साथ अनुसंधान के बारे में COVID-19 हो रहा है के रूप में महामारी करेंगी, Washburne कहा सहलाक्षणिक निगरानी इस तरह से पता चलता है शोधकर्ताओं और चिकित्सा समुदाय का एक टुकड़ा एक बड़ी कहानी है. के साथ मिलकर जब COVID-19 के परीक्षण के प्रयासों और सीरम वैज्ञानिक सर्वेक्षण की तलाश है, जो की पहचान करने के लिए अनुपात की एक जनसंख्या के साथ प्रतिरक्षा करने के लिए एक बीमारी है, इस प्रकार के डेटा संग्रह और विश्लेषण रोशन कर सकते हैं पहेली का एक टुकड़ा में मदद करता है कि की रूपरेखा के बारे में हमारी समझ coronavirus एक पूरे के रूप में, उन्होंने कहा, जबकि यह भी पेशकश की अंतर्दृष्टि के लिए भविष्य की संभावित महामारी.

Washburne ने यह भी कहा कि सहलाक्षणिक निगरानी उपकरण का उपयोग कर की तरह ILINet लागू किया जा सकता है, जहां क्षेत्रों में बड़े पैमाने पर परीक्षण बहुत ही महंगा है.

“समुदायों के लिए नहीं हो सकता है कि क्षमता है के लिए अधिक बड़े पैमाने पर परीक्षण, यह हो सकता है मदद करने के लिए सक्षम उन्हें देने के एक तस्वीर के आंदोलन के उनके महामारी के समय और अंतरिक्ष में,” उन्होंने कहा. “है कि जिस तरह से वे कर सकते हैं जब पता करने के लिए कार्यों को लागू की तरह नकाब पहने और सामाजिक दूर उपाय।”

के अभ्यास डेटा संग्रह के आगे एक संभावित प्रकोप है एक निवेश भविष्य में सार्वजनिक स्वास्थ्य, Washburne कहा. इस शोध में COVID-19 गया है नहीं होगा संभव के निर्माण के बिना डेटाबेस H1N1 के बाद, तो जारी रखने का विस्तार करने के लिए आधारभूत डेटा एकत्र की अन्य बीमारियों के लिए महत्वपूर्ण हो सकता है नेविगेट करने में भविष्य के महामारियां.

“इन सभी अलग अलग तरीकों में इस्तेमाल किया जा सकता पार करने के लिए-एक दूसरे को मान्य,” उन्होंने कहा. “हम जानते हैं कि यदि हमारे अन्य तरीकों से काम नहीं करते बेहतर है, हम अतिरिक्त संसाधनों. इस तरह की बातें कर सकते हैं वास्तव में मदद हमें बेहतर तैयार हो भविष्य में।”

कहानी का स्रोत:

सामग्री द्वारा ही प्रदान की जाती मोंटाना स्टेट यूनिवर्सिटी. मूल द्वारा लिखित रीगन Colyer. नोट: सामग्री संपादित किया जा सकता है के लिए शैली और लंबाई ।



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