TY -非盟的Lundberg亚历山大·L AU - Lorenzo-Redondo雷蒙盟——Hultquist贾德F AU -霍金斯,克劳迪娅盟时,大多非盟-韦尔奇,莎拉•B非盟-普拉萨德P V瓦拉盟-奥肯博,乍得J AU -白色,珍妮我非盟——Oehmke, James F AU -墨菲,罗伯特·L AU -哈维,罗伯特J AU - Post, Lori PY - 2022 DA - 2022/6/3 TI重叠的三角洲和ο暴发COVID-19大流行期间:动态面板数据估计JO - JMIR公共卫生监测SP - e37377 VL - 8 IS - 6kw - Omicron关注变体KW - Delta KW - COVID-19 KW - SARS-CoV-2 KW - B.1.1.529 KW -爆发KW - Arellano-Bond估计器KW -动态面板数据KW -严格指数KW -监测KW -疾病传播度量AB -背景:SARS-CoV-2的Omicron变体比先前的关注变体(VOCs)更具传染性。它造成了疫情中最大规模的爆发，死亡率和住院率都在上升。关于欧米克隆传播的早期数据是在病例数相对较低的国家获得的，因此尚不清楚欧米克隆的到来将如何影响已经经历高水平社区传播的三角洲地区国家的大流行轨迹。目的:本研究的目的是量化和解释欧米克隆对大流行轨迹的影响，以及发生欧米克隆时处于或未处于三角洲疫情的国家之间的差异。方法:我们使用SARS-CoV-2监测和基因序列数据将国家分为两组:在该国首次对Omicron进行测序时，处于三角洲疫情(每10万人中至少有10例新的每日传播)的国家和未处于三角洲疫情的国家。我们使用趋势分析、生存曲线和动态面板回归模型来比较两组在2021年11月1日至2022年2月11日期间的疫情。我们根据SARS-CoV-2感染的峰值率和疫情达到峰值所需的时间对疫情进行了总结。结果:当Omicron到达时，已处于疫情中且主要是Delta型血统的国家需要较长时间才能达到峰值，与尚未爆发的国家相比，Omicron爆发的平均峰值增加了两倍以上(2.04)。结论:这些结果表明，首次检测到Omicron时，Delta的高社区传播并没有起到保护作用，而是预示着在这些国家发生更大规模的疫情。 Outbreak status may reflect a generally susceptible population, due to overlapping factors, including climate, policy, and individual behavior. In the absence of strong mitigation measures, arrival of a new, more transmissible variant in these countries is therefore more likely to lead to larger outbreaks. Alternately, countries with enhanced surveillance programs and incentives may be more likely to both exist in an outbreak status and detect more cases during an outbreak, resulting in a spurious relationship. Either way, these data argue against herd immunity mitigating future outbreaks with variants that have undergone significant antigenic shifts. SN - 2369-2960 UR - https://publichealth.www.mybigtv.com/2022/6/e37377 UR - https://doi.org/10.2196/37377 UR - http://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/35500140 DO - 10.2196/37377 ID - info:doi/10.2196/37377 ER -