监测调查可以更清楚地了解COVID的传播情况

康奈尔大学领导的一个研究小组发现，挨家挨户的监测调查从特定地理区域的家庭或个人那里收集信息，通常可以更准确地估计在任何给定时间点有多少人感染了COVID-19或对COVID-19具有免疫力，而不是依靠自我报告和自我检测。

Casey Cazer博士，DVM ’16，Ph.D. ’20，兽医学院临床科学系助理教授，是该研究的主要作者，该研究于1月29日发表在AJPM Focus上。Cazer的实验室与纽约州汤普金斯县公共卫生部门和卡尤加卫生系统合作。

在大流行初期，COVID-19病例的流行率取决于每天有多少人使用PCR检测呈阳性。虽然测试本身被认为是高度准确的，但这种方法存在局限性：不是每个人都能获得相同的测试机会，而那些无症状感染者不太可能寻求测试。

2022 年 2 月、4 月和 10 月，研究小组使用俄勒冈州立大学研究人员开发的两阶段整群抽样模型对汤普金斯县的三个城市进行了调查。虽然监测研究通常被认为是收集可靠数据的黄金标准，但它们可能是劳动和资源密集型的。

使用人口普查区块，团队随机选择不同的区域进行采样，并一次调查一个城市。卡泽尔说，学生志愿者大约每10扇门就会敲一次门，询问人们是否愿意参与这项研究并提供样本。

参与者提供了自我管理的鼻拭子，这些拭子经过病毒和抗体测试。他们还提供了人口统计信息、症状史和疫苗接种状况，并回答了有关COVID-19预防行为和态度的问题。总共抽样了 233 人。

卡泽尔说，结果显示无症状感染率很高。

“我们发现有些人有以前感染过的抗体，但他们没有报告有过阳性的COVID测试，”卡泽尔说。“这并不奇怪，但它证实了有大量的无症状传播。

研究人员强调了利用与机构的现有关系，彻底和持续地培训志愿者，并建立新的伙伴关系以使这种方法更加有效和可持续的重要性。

“促成我们成功的一些事情是，我们与汤普金斯县 [Whole Health] 和 Cayuga Health System 建立了非常牢固的合作伙伴关系，”Cazer 说，他也是公共和生态系统健康系的助理教授和兽医学院小动物社区实践服务的副医院主任。

“由于这些合作伙伴关系，”Cazer 说，“我们能够使用现有的基础设施和工具。因此，我们能够通过康奈尔 COVID-19 检测实验室进行 COVID 测试，该实验室是与卡尤加卫生系统的合作，我们能够使用卡尤加卫生系统的现有技术系统来去识别我们的样本，并使我们能够收集匿名信息。

研究人员以俄勒冈州立大学团队的工作为基础，将其与康奈尔大学处理传染性样本的培训相结合。“将借来的和新的培训结合起来，帮助我们的团队成员取得了成功，”卡泽尔说。

该团队希望监测调查能提供及时可靠的证据，为当地公共卫生官员应对COVID-19大流行的决策工作提供信息。他们鼓励其他可能想要做此类工作的大学或卫生部门通过利用现有的合作伙伴关系和工具来增加成功的几率。

Cazer的团队目前正在与康奈尔工程学院运筹学与信息工程学院的成员合作，以了解不确定性如何影响流行病的流行病学模型。

“关于COVID-19将会发生什么，有很多不同的模型和预测，”卡泽尔说。“由于可用的信息量有限，有时这些模型不是很准确。我们有兴趣尝试了解这种实时发生的事情的不确定性如何影响我们预测这些疾病的能力，并将帮助我们为下一次大流行制定更好的预测。

克里斯蒂娜·弗兰克（Christina Frank）是兽医学院的自由撰稿人。