Avaliação da dinâmica da epidemia de COVID-19 pela inferência de carga viral de SARS-CoV-2 na cidade de Porto Alegre

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dc.contributor.advisorPasqualotto, Alessandro Comarú
dc.contributor.authorSilva, Larissa Rocha da
dc.contributor.departmentPrograma de Pós-Graduação em Patologia
dc.date.accessioned2024-10-09T12:51:48Z
dc.date.available2024-10-09T12:51:48Z
dc.date.date-insert2024-10-09
dc.date.issued2024-09-23
dc.descriptionDissertação (Mestrado) - Programa de Pós-Graduação em Patologia, Fundação Universidade Federal de Ciências da Saúde de Porto Alegre.
dc.description.abstractIntrodução: A infeção por SARS-CoV-2 já causou mais de 6,6 milhões de mortes em todo o mundo e seu modelo de transmissão foi estabelecido. No entanto, são necessários mais estudos sobre a relação entre as ondas epidemiológicas da COVID-19 e a carga viral do SARS-CoV-2. Neste sentido, este trabalho avaliou o impacto da carga viral do SARS-CoV-2 nas ondas de positividade da COVID-19. Objetivo do estudo: Avaliar a dinâmica da epidemia por meio do cycle threshold (Ct), de amostras admitidas para testagem SARS-CoV-2 por RT-qPCR no Hospital Santa Casa de Porto Alegre, associando-o às medidas preventivas vigentes à época da pandemia. Materiais e métodos: Amostras de indivíduos com suspeita de COVID-19 foram analisadas por meio de RT-qPCR no Laboratório de Biologia Molecular do Hospital Santa Casa de Porto Alegre. Os dados epidemiológicos foram extraídos de websites da Prefeitura Municipal de Porto Alegre, bem como do Estado do Rio Grande do Sul. Foram utilizadas análises wavelet com filtro de 3 dias. Resultados: Foram avaliadas 11.302 amostras positivas para COVID-19 de pacientes residentes em Porto Alegre. A maioria dos participantes da pesquisa eram do sexo feminino. Com média de idade de 44,6 anos. A mediana da carga viral relativa (CVR) foi de 9,98. Notou-se que houve uma estreita relação entre a presença de casos positivos e o aumento da carga viral. O espectro de potência local revelou que as correlações positivas foram amplificadas com valores de carga viral relativa acima de 600, enquanto apresentaram baixa correlação com valores inferiores de CVR. Essas correlações foram potencializadas dentro de uma janela de até 3 dias, exercendo influência durante períodos prolongados, mesmo diante de eventos extremos associados aos picos pandêmicos. Essa influência perdurou, em média, por aproximadamente 16 a 32 dias. O período de ocorrência com mais energia foi de 8 dias, dominando estes espectros. Um resultado geral da análise wavelet é que entre os dados de CVR houve influência média de 32 dias de ciclos de ocorrência. Foi realizada análise de CVR filtrado de alta frequência, mostrando que a série temporal apresenta um padrão alternado de valores altos e baixos de CVR resultante da alta variância de CVR em 3 dias. Conclusão: A carga viral relativa de SARS-CoV-2 não conseguiu prever as ondas de positividade de COVID-19 devido à mutação genética do vírus, o que resultou em novas variantes. Houve períodos de alta CVR, em que a transmissão ocorreu em até 32 dias, e períodos de baixo CVR, em que a transmissão ocorreu em até 16 dias.
dc.description.abstract-enIntroduction: SARS-CoV-2 infection has already caused more than 6.6 million deaths worldwide and its transmission model has been questioned and resolved. However, more studies are necessary to better understand if SARS-COV- viral loads are associated to peaks in the COVID-19 positivity waves. Therefore, this study evaluated the impact of SARS-CoV-2 viral load on COVID-19 positivity waves. Aim of study: Evaluate the dynamics of the epidemic through the threshold cycle, Ct, of samples submitted to SARS-CoV-2 RT-qPCR, associating it with current protective measures, current flags in Porto Alegre and epidemiological data. Materials and methods: Samples from COVID-19 suspected cases were analyzed using RT-qPCR at the Molecular Biology Laboratory of the Hospital Santa Casa de Misericórdia de Porto Alegre. Epidemiological data were obtained from health authorities websites. Wavelet analyses with a 3-days filter were used. Results: 11,302 COVID-19 positive samples were evaluated from patients living in Porto Alegre; most patients were female, and the average age was 44.6 years. The median relative viral load (RVL) was 9.98. There was a close relationship between the presence of positive cases and the increase in viral load. The local power spectrum revealed that positive correlations were amplified with relative viral load values above 600, while they showed low correlation with lower RVL values. These correlations were enhanced within a window of up to 3 days, exerting influence over prolonged periods, even in the face of extreme events associated with pandemic peaks. On average, this influence lasted for approximately 16 to 32 days. The most energetic period of occurrence was 8 days, dominating the energy spectra. A general result of the wavelet analysis is that among the RVL data there was an average influence of 32 days of occurrence cycles. High frequency filtered RVL analysis was performed, showing that the time series presents an alternating pattern of high and low RVL values resulting from the high RVL variance over 3 days. Conclusion: Relative viral load failed to predict waves of COVID-19 positivity, due to genetic mutation of the virus, resulting in new variants. There were periods of high RVL in which transmission occurred within 32 days and periods of low RVL in which transmission occurred within 16 days.
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufcspa.edu.br/handle/123456789/3007
dc.language.isopt_BR
dc.relation.requiresTEXTO - Adobe Reader
dc.rightsAcesso Aberto Imediatopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/br/
dc.subjectCarga Viralpt_BR
dc.subjectAnálise de Ondaletaspt_BR
dc.subjectRT-qPCRpt_BR
dc.subjectSARS-CoV-2pt_BR
dc.subjectCOVID-19pt_BR
dc.subject[en] Viral Loaden
dc.subject[en] Wavelet Analysisen
dc.subject[en] RT-qPCRen
dc.subject[en] SARS-CoV-2en
dc.subject[en] COVID-19en
dc.titleAvaliação da dinâmica da epidemia de COVID-19 pela inferência de carga viral de SARS-CoV-2 na cidade de Porto Alegre
dc.typeDissertação
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