Ezequiel Consiglio, Carlos Freytes, Leandro Facal, María José Dus Santos, Magdalena Radgty Caffera, M. Mozgovoj, Iris Celeste Robledo, Marcela Pilloff, Adriana Fernandez Souto, Juan Pedrosa
{"title":"Seroprevalencia de anticuerpos contra SARS-CoV-2 entre adultos de un municipio del conurbano bonaerense, República Argentina","authors":"Ezequiel Consiglio, Carlos Freytes, Leandro Facal, María José Dus Santos, Magdalena Radgty Caffera, M. Mozgovoj, Iris Celeste Robledo, Marcela Pilloff, Adriana Fernandez Souto, Juan Pedrosa","doi":"10.15517/psm.v21i1.53436","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"El objetivo de este estudio fue determinar la seroprevalencia de anticuerpos contra SARS-CoV-2. Para ello, entre el 21 de noviembre y el 12 de diciembre del año 2020, se desarrolló un estudio transversal en 1182 muestras de residentes de un municipio bonaerense en la Provincia de Buenos Aires, Argentina. Se midió IgG por ELISA en muestras obtenidas vía digitopunción. La prevalencia general fue del 12,2 % (n = 144; IC95 %: 10,3 – 14,0) con un cociente 1:3,8 entre la incidencia acumulada y la observación en nuestro estudio; en mujeres fue del 13,0 % (IC95 %: 10,2 – 15,7) y en hombres, del 10,5 % (IC95 %: 7,6 – 13,3) (p = 0.21). Las prevalencias en grupos etarios fueron las siguientes: 18 a 30 años, del 17,8 % (IC95 %: 12,0 – 23,6); 31 a 60 años, del 12,2 % (IC95 %: 9,3 – 15,1) y 61 años o más, del 9.9 % (IC95 %: 6.9 - 13.9) (p = 0.02). Las prevalencias según los terciles socioeconómicos (por Necesidades Básicas Insatisfechas) fueron para el Tercil I (mejor tercil): 7,7 % (IC95 %: 4,7 – 10,7); el Tercil II: 12.5 % (IC95 %: 8,7 – 16,4); y el Tercil III: 15,2 % (IC95 %: 11,6 – 18,8) (p = 0.002). También hubo diferencias entre las localidades de dicho municipio y entre variables clínicas autorrefenciadas. Se detectaron 12 muestras positivas para IgM: el 1 % del total y el 8,3 % respecto de los casos IgG-positivos. Los estudios de seroprevalencia resultan útiles y podrían contribuir a modelizaciones matemáticas más ajustadas.","PeriodicalId":41790,"journal":{"name":"Poblacion y Salud en Mesoamerica","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.3000,"publicationDate":"2023-06-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Poblacion y Salud en Mesoamerica","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.15517/psm.v21i1.53436","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"Q4","JCRName":"DEMOGRAPHY","Score":null,"Total":0}
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Abstract
El objetivo de este estudio fue determinar la seroprevalencia de anticuerpos contra SARS-CoV-2. Para ello, entre el 21 de noviembre y el 12 de diciembre del año 2020, se desarrolló un estudio transversal en 1182 muestras de residentes de un municipio bonaerense en la Provincia de Buenos Aires, Argentina. Se midió IgG por ELISA en muestras obtenidas vía digitopunción. La prevalencia general fue del 12,2 % (n = 144; IC95 %: 10,3 – 14,0) con un cociente 1:3,8 entre la incidencia acumulada y la observación en nuestro estudio; en mujeres fue del 13,0 % (IC95 %: 10,2 – 15,7) y en hombres, del 10,5 % (IC95 %: 7,6 – 13,3) (p = 0.21). Las prevalencias en grupos etarios fueron las siguientes: 18 a 30 años, del 17,8 % (IC95 %: 12,0 – 23,6); 31 a 60 años, del 12,2 % (IC95 %: 9,3 – 15,1) y 61 años o más, del 9.9 % (IC95 %: 6.9 - 13.9) (p = 0.02). Las prevalencias según los terciles socioeconómicos (por Necesidades Básicas Insatisfechas) fueron para el Tercil I (mejor tercil): 7,7 % (IC95 %: 4,7 – 10,7); el Tercil II: 12.5 % (IC95 %: 8,7 – 16,4); y el Tercil III: 15,2 % (IC95 %: 11,6 – 18,8) (p = 0.002). También hubo diferencias entre las localidades de dicho municipio y entre variables clínicas autorrefenciadas. Se detectaron 12 muestras positivas para IgM: el 1 % del total y el 8,3 % respecto de los casos IgG-positivos. Los estudios de seroprevalencia resultan útiles y podrían contribuir a modelizaciones matemáticas más ajustadas.