DOI: https://doi.org/10.1186/s12879-025-10968-6
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40269768
تاريخ النشر: 2025-04-23
المؤلف: Savana Bosco وآخرون
الموضوع الرئيسي: دراسات وبائية حول COVID-19
نظرة عامة
تناقش قسم ورقة البحث تأثير معدلات الاختبار على مراقبة الأمراض المعدية، وخاصة خلال جائحة SARS-CoV-2 في أونتاريو، كندا. يبرز أن عدد الحالات، الذي يُستخدم عادةً لتقدير المخاطر، يمكن أن يتأثر بشكل كبير بالتغيرات في معدلات الاختبار عبر مختلف الفئات السكانية، بما في ذلك العمر والجنس والجغرافيا. لمعالجة هذه القضية، استخدم المؤلفون نهجًا قائمًا على التوحيد لضبط عدد الحالات بسبب نقص الاختبار، مما يسمح بفهم أكثر دقة لديناميات الجائحة من 2020 إلى 2022.
تكشف النتائج أنه بعد ضبط نقص الاختبار، زاد عدد الحالات المقدرة ثلاثة أضعاف، وأظهرت هذه الحالات المعدلة اختبارات ارتباط أقوى مع الوفيات المنسوبة إلى SARS-CoV-2 مقارنةً بالحالات المبلغ عنها بشكل خام. أشارت منحنيات الوباء المعدلة إلى أن الموجتين الأوليين من الجائحة كانتا بحجم متساوي، وحددت ثلاث موجات متميزة في 2022 مرتبطة بظهور متغيرات أوميكرون. ومن الجدير بالذكر أن نقص الإبلاغ كان أكثر وضوحًا بين الأفراد الأصغر سنًا، متأثرًا بمعدلات الاختبار وانتشار الأسر متعددة الأجيال. وتخلص الدراسة إلى أن التعديلات القائمة على التوحيد توفر فهمًا منقحًا لعلم الأوبئة الخاص بـ SARS-CoV-2 في أونتاريو وتقترح أن هذه المنهجية يمكن أن تعزز دقة تقديرات حدوث العدوى المستمدة من بيانات المراقبة، خاصة في سياق تقلبات ممارسات الاختبار.
مقدمة
تناقش مقدمة هذه الورقة البحثية التأثير الكبير لجائحة SARS-CoV-2، التي بدأت في عام 2019، على الوفيات العالمية، ومتوسط العمر المتوقع، والصحة العامة. على الرغم من أن المرحلة الحادة قد تراجعت، إلا أن الفيروس لا يزال مستوطنًا، وآثاره المستمرة على صحة السكان لا تزال قيد التحقيق. يبرز المؤلفون أهمية بيانات المراقبة الصحية العامة الدقيقة في فهم علم الأوبئة للمرض. يشيرون إلى أن النتائج الأولية في أونتاريو، كندا، أشارت إلى أن حدوث إصابات SARS-CoV-2 كان مرتبطًا ارتباطًا وثيقًا بتكرار اختبار PCR، مما يكشف أن المجموعات التي خضعت لاختبارات أكثر كثافة، مثل كبار السن، بدت أنها تعاني من معدلات إصابة أعلى مقارنة بالمجموعات الأقل اختبارًا مثل الذكور الأصغر سنًا والأطفال.
لمعالجة هذه الفجوة، طور المؤلفون طريقة قائمة على الانحدار لضبط تكرار الاختبار، مما يسمح بتقدير أكثر دقة لحدوث العدوى عبر مختلف الفئات العمرية والجنسية. تشير تحليلاتهم السابقة، التي كانت محدودة بفترة الوباء المبكرة من مارس إلى ديسمبر 2020، إلى أن الأفراد الأصغر سنًا، وخاصة الذكور الذين تتراوح أعمارهم بين 20-29، يمثلون نسبة أكبر من الإصابات مما تم ملاحظته في البداية. تهدف الدراسة الحالية إلى توسيع هذا التحليل من خلال مقارنة منحنيات الوباء المستمدة من عدد الحالات غير المعدلة والمعدلة من مارس 2020 إلى سبتمبر 2022، مما يولد منحنيات خاصة بالعمر والجنس لتقييم نقص التعرف على الحالات بسبب تفاوت الاختبار. بالإضافة إلى ذلك، يعتزم المؤلفون تحديد عتبات الاختبار حيث يكون للتعديلات تأثير ضئيل على النشاط الوبائي المدرك.
النتائج
حللت الدراسة 22.82 مليون اختبار PCR لـ SARS-CoV-2 تم إجراؤها في أونتاريو من 1 مارس 2020 إلى 4 سبتمبر 2022، كاشفة عن معدل إيجابية قدره 6.03%. أظهرت معدلات الاختبار ذروتين كبيرتين: فوق 2% في الأسبوع من ديسمبر 2020 إلى مارس 2021 وقريب من 3% في الأسبوع في ديسمبر 2021 ويناير 2022. ومن الجدير بالذكر أن الإناث اللواتي تتراوح أعمارهن بين 80 عامًا وما فوق كن الأكثر اختبارًا، بينما كان الذكور الذين تتراوح أعمارهم بين 10-19 لديهم أدنى معدلات اختبار. حدد التحليل ست موجات وبائية، مع تحول في المجموعة الأكثر اختبارًا خلال موجة متغير دلتا، حيث تجاوز الذكور الذين تقل أعمارهم عن 10 سنوات الإناث اللواتي تتراوح أعمارهن بين 80 عامًا وما فوق.
وجد أن عدد الحالات التراكمية، بعد ضبط نقص الاختبار، كان أعلى بمقدار 3.1 مرة من الحالات المبلغ عنها بشكل خام. غيرت تعديلات الاختبار بشكل كبير مظهر منحنى الوباء، خاصة في بداية ونهاية الجائحة، مما يشير إلى أن الموجتين الأولى والثانية كانتا متشابهتين في الحجم بعد التعديل. بالإضافة إلى ذلك، قدمت أعداد الحالات المعدلة ملاءمة أفضل للتنبؤ بالوفيات المتأخرة مقارنةً بالأعداد الخام، مع معاملات ارتباط وإحصائيات ملاءمة نموذج أعلى. كما سلطت الدراسة الضوء على تباين كبير في نسب التعديل عبر وحدات الصحة العامة، مع عوامل مثل معدلات الاختبار والأسر متعددة الأجيال تؤثر على معدلات نقص الإبلاغ. بشكل عام، تؤكد النتائج على أهمية تعديلات الاختبار في تصوير مسار الجائحة بدقة والاتجاهات المرتبطة بالوفيات.
المناقشة
في هذا القسم، يناقش المؤلفون المنهجية وآثار دراستهم حول حدوث SARS-CoV-2 في أونتاريو، مؤكدين على أهمية ضبط عدد الحالات لحجم الاختبار. باستخدام بيانات من نظام إدارة الحالات والاتصالات في أونتاريو (CCM) ونظام معلومات المختبرات في أونتاريو (OLIS)، قاموا بتصنيف الجائحة إلى موجات متميزة بناءً على المتغيرات الفيروسية وأنماط الاختبار. استخدمت الدراسة نهج الانحدار الشامل لضبط عدد الحالات بسبب نقص الاختبار، كاشفة عن تباين كبير في الإبلاغ عن الحالات عبر الفئات العمرية والجنسية. ومن الجدير بالذكر أنهم وجدوا أن الإناث، وخاصة اللواتي تتراوح أعمارهن بين 80 عامًا وما فوق، تم التعرف عليهن بشكل متكرر كحالات، بينما كان الذكور الأصغر سنًا والأطفال غير معترف بهم على الرغم من معدلات الاختبار الأعلى في بعض الموجات.
يبرز المؤلفون أن طريقة تعديل الاختبار الخاصة بهم توفر تمثيلًا أكثر دقة لديناميات الجائحة، خاصة خلال فترات انخفاض الاختبار. من خلال مقارنة منحنيات الوباء الخام والمعدلة، أظهروا أن الاختلافات الظاهرة في عدد الحالات خلال الموجتين الأوليين كانت تعزى إلى حد كبير إلى التغيرات في الاختبار بدلاً من التغيرات في علم الأوبئة للمرض. تشير نتائجهم إلى أنه بينما يعد تعديل الاختبار أمرًا حيويًا لفهم معدلات العدوى الحقيقية، خلال فترات الاختبار العالية، قد تكون الأعداد الخام كافية لتقييمات الصحة العامة. يدعو المؤلفون إلى دمج نهجهم في أنظمة مراقبة الصحة العامة لتعزيز دقة تقييمات الوباء وإبلاغ القرارات السياسية، مع الاعتراف بالحاجة إلى مزيد من التحقق وإمكانية تطبيقه على أمراض أخرى.
DOI: https://doi.org/10.1186/s12879-025-10968-6
PMID: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/40269768
Publication Date: 2025-04-23
Author(s): Savana Bosco et al.
Primary Topic: COVID-19 epidemiological studies
Overview
The research paper section discusses the impact of testing rates on the surveillance of communicable diseases, specifically during the SARS-CoV-2 pandemic in Ontario, Canada. It highlights that case counts, which are typically used to estimate risk, can be significantly affected by variations in testing rates across different demographics, including age, sex, and geography. To address this issue, the authors employed a standardization-based approach to adjust case counts for under-testing, allowing for a more accurate understanding of pandemic dynamics from 2020 to 2022.
The findings reveal that after adjusting for under-testing, estimated case counts increased threefold, and these test-adjusted cases showed a stronger correlation with SARS-CoV-2-attributed deaths compared to crude reported cases. The adjusted epidemic curves indicated that the first two waves of the pandemic were of equivalent size, and they identified three distinct waves in 2022 linked to the emergence of Omicron variants. Notably, under-reporting was most pronounced among younger individuals, influenced by testing rates and the prevalence of multigenerational households. The study concludes that standardization-based adjustments provide a revised understanding of SARS-CoV-2 epidemiology in Ontario and suggest that this methodology could enhance the accuracy of infection incidence estimates derived from surveillance data, particularly in the context of fluctuating testing practices.
Introduction
The introduction of this research paper discusses the significant impact of the SARS-CoV-2 pandemic, which began in 2019, on global mortality, life expectancy, and public health. Although the acute phase has subsided, the virus remains endemic, and its ongoing effects on population health are still under investigation. The authors highlight the importance of accurate public health surveillance data in understanding the epidemiology of the disease. They note that initial findings in Ontario, Canada, indicated that the incidence of SARS-CoV-2 infections was closely linked to the frequency of PCR testing, revealing that groups subjected to more intensive testing, such as older adults, appeared to have higher infection rates compared to less tested groups like younger males and children.
To address this discrepancy, the authors developed a regression-based method to adjust for testing frequency, allowing for a more accurate estimation of infection incidence across different age and sex demographics. Their previous analysis, limited to the early pandemic period from March to December 2020, suggested that younger individuals, particularly males aged 20-29, represented a larger proportion of infections than initially observed. The current study aims to extend this analysis by comparing epidemic curves derived from unadjusted and test-adjusted case counts from March 2020 to September 2022, generating age- and sex-specific curves to assess under-recognition of cases due to testing disparities. Additionally, the authors intend to identify testing thresholds where adjustments have minimal impact on perceived epidemic activity.
Results
The study analyzed 22.82 million PCR tests for SARS-CoV-2 conducted in Ontario from March 1, 2020, to September 4, 2022, revealing a positivity rate of 6.03%. Testing rates exhibited two significant peaks: above 2% per week from December 2020 to March 2021 and nearly 3% per week in December 2021 and January 2022. Notably, females aged 80 and over were the most frequently tested demographic, while males aged 10-19 had the lowest testing rates. The analysis identified six pandemic waves, with a shift in the most tested group during the Delta variant wave, where males under 10 years surpassed females aged 80 and over.
Cumulative case counts, after adjusting for under-testing, were found to be 3.1 times higher than crude reported cases. Test adjustment significantly altered the epidemic curve’s appearance, particularly at the beginning and end of the pandemic, indicating that the first and second waves were comparable in magnitude post-adjustment. Additionally, the adjusted case counts provided a better fit for predicting lagged deaths compared to crude counts, with higher correlation coefficients and model fit statistics. The study also highlighted significant heterogeneity in adjustment ratios across public health units, with factors such as testing rates and multigenerational households influencing under-reporting rates. Overall, the findings underscore the importance of test adjustments in accurately depicting the pandemic’s trajectory and its associated mortality trends.
Discussion
In this section, the authors discuss the methodology and implications of their study on SARS-CoV-2 incidence in Ontario, emphasizing the importance of adjusting case counts for testing volume. Utilizing data from the Ontario Case and Contact Management System (CCM) and the Ontario Laboratories Information System (OLIS), they classified the pandemic into distinct waves based on viral variants and testing patterns. The study employed a meta-regression approach to adjust case counts for under-testing, revealing significant heterogeneity in case reporting across age and sex groups. Notably, they found that females, particularly those aged 80 and over, were more frequently identified as cases, while younger males and children were under-recognized despite higher testing rates in certain waves.
The authors highlight that their test-adjustment method provides a more accurate representation of the pandemic’s dynamics, particularly during periods of low testing. By comparing crude and adjusted epidemic curves, they demonstrated that the apparent differences in case counts during the first two waves were largely attributable to variations in testing rather than changes in disease epidemiology. Their findings suggest that while test-adjustment is crucial for understanding true infection rates, during high-testing periods, crude case counts may suffice for public health assessments. The authors advocate for the integration of their approach into public health surveillance systems to enhance the accuracy of epidemic assessments and inform policy decisions, while acknowledging the need for further validation and potential application to other diseases.