Seropositivity of SARS-CoV-2 in the Population of Kazakhstan: A Nationwide Laboratory-Based Surveillance

2022

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.3390/ijerph19042263
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

The data on seroprevalence of anti-SARS-CoV-2 antibodies in Kazakhstani population are non-existent, but are needed for planning of public health interventions targeted to COVID-19 containment. The aim of the study was to estimate the seropositivity of SARS-CoV-2 infection in the Kazakhstani population from 2020 to 2021. We relied on the data obtained from the results from "IN VITRO" laboratories of enzyme-linked immunosorbent assays for class G immunoglobulins (IgG) and class M (IgM) to SARS-CoV-2. The association of COVID-19 seropositivity was assessed in relation to age, gender, and region of residence. Additionally, we related the monitoring of longitudinal seropositivity with COVID-19 statistics obtained from Our World in Data. The total numbers of tests were 68,732 for SARS-CoV-2 IgM and 85,346 for IgG, of which 22% and 63% were positive, respectively. The highest rates of positive anti-SARS-CoV-2 IgM results were seen during July/August 2020. The rate of IgM seropositivity was the lowest on 25 October 2020 (2%). The lowest daily rate of anti-SARS-CoV-2 IgG was 17% (13 December 2020), while the peak of IgG seropositivity was seen on 6 June 2021 (84%). A longitudinal serological study should be envisaged to facilitate understanding of the dynamics of the epidemiological situation and to forecast future scenarios.