Impacto potencial da pandemia de COVID-19 no HIV, tuberculose e malária em países de baixa e média renda: um estudo de modelagem

Impacto potencial da pandemia de COVID-19 no HIV, tuberculose e malária em países de baixa e média renda: um estudo de modelagem

Resumo

Antecedentes

O COVID-19 tem o potencial de causar perturbações substanciais nos serviços de saúde, devido a casos que sobrecarregam o sistema de saúde ou medidas de resposta que limitam as atividades programáticas usuais. Nosso objetivo foi quantificar até que ponto as interrupções nos serviços de HIV, tuberculose e malária em países de baixa e média renda com alto ônus dessas doenças poderiam levar a uma perda adicional de vidas nos próximos 5 anos.

Métodos

Supondo um número básico de reprodução de 3,0, construímos quatro cenários para possíveis respostas à pandemia do COVID-19: nenhuma ação, mitigação por 6 meses, supressão por 2 meses ou supressão por 1 ano. Utilizamos modelos de transmissão estabelecidos de HIV, tuberculose e malária para estimar o impacto adicional na saúde que poderia ser causado em contextos selecionados, devido às intervenções do COVID-19 que limitam as atividades ou devido à alta demanda no sistema de saúde devido à Pandemia de COVID-19.

Achados

Em ambientes de alto ônus, as mortes por HIV, tuberculose e malária ao longo de 5 anos podem aumentar em até 10%, 20% e 36%, respectivamente, em comparação com a ocorrência de nenhuma pandemia de COVID-19. Estima-se que o maior impacto no HIV seja a interrupção da terapia anti-retroviral, que pode ocorrer durante um período de alta demanda do sistema de saúde. Para a tuberculose, o maior impacto seria a redução no diagnóstico e tratamento oportuno de novos casos, o que poderia resultar de qualquer período prolongado de intervenções de supressão do COVID-19. O maior impacto na carga da malária pode ser o resultado da interrupção das campanhas líquidas planejadas. Essas interrupções podem levar a uma perda de anos de vida superior a 5 anos, da mesma ordem de magnitude que o impacto direto do COVID-19 em locais com alto fardo de malária e grandes epidemias de HIV e tuberculose

Interpretação

Manter as atividades de prevenção e serviços de saúde mais críticos para HIV, tuberculose e malária poderia reduzir substancialmente o impacto geral da pandemia de COVID-19.

Financiamento

Fundação Bill & Melinda Gates, Wellcome Trust, Departamento de Desenvolvimento Internacional do Reino Unido e Conselho de Pesquisa Médica.

Introdução

A pandemia do COVID-19 e as ações tomadas em resposta a ela terão conseqüências de longo alcance em outras doenças, pobreza, segurança alimentar e crescimento econômico

1

Walker PGT

  • Whittaker C
  • Watson OJ et al.

    O impacto do COVID-19 e estratégias de mitigação e supressão em países de baixa e média renda.

    Nos países de baixa e média renda, um Uma preocupação particular é o impacto potencial em três grandes prioridades de saúde, especificamente HIV, tuberculose e malária, devido a uma possível interrupção nos serviços de saúde. Muitos países de baixa e média renda têm um alto ônus dessas três doenças, e milhões de pessoas dependem de programas em larga escala para controlá-las e tratá-las.

    ,

    3

    WHO
    Relatório global sobre tuberculose 2019.

    ,

    4

    WHO
    Relatório Mundial sobre a Malária 2019.

    Nos últimos anos, sub foram feitos progressos substanciais na redução do ônus do HIV, tuberculose e malária, e foram estabelecidas metas ambiciosas para atingir níveis muito baixos de ônus até 2030, como parte dos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável

    5

    UN Assembleia Geral
    Resolução adotada pela Assembléia Geral em 25 de setembro de 2015: 70/1. Transformando nosso mundo: a Agenda 2030 para o Desenvolvimento Sustentável.

    Interrupções no controle de programas podem resultar em grandes contratempos, agravando o impacto direto do COVID-19.

    Conceitamos o impacto potencial nos programas de HIV, tuberculose e malária como decorrente predominantemente de interrupções nas atividades e serviços habituais devido ao COVID-19. Essas interrupções incluem estratégias de mitigação em resposta à pandemia do COVID-19, levando à redução de certas atividades e busca de cuidados; capacidades reduzidas do sistema de saúde devido à grande demanda por atendimento de pacientes com COVID-19; e interrupções no fornecimento de mercadorias como resultado de efeitos nas cadeias de suprimentos domésticas e internacionais. Nosso objetivo foi estimar até que ponto essas interrupções em países de baixa e média renda com altos encargos com HIV, tuberculose e malária poderiam levar a uma perda adicional de vidas nos próximos 5 anos.

    Pesquisa em contexto

    Evidências antes deste estudo

    A pandemia do COVID-19 pode ter efeitos adversos importantes sobre a provisão de serviços de saúde para outras doenças infecciosas graves de baixa e baixa renda. países de renda média. Pesquisamos no PubMed por artigos publicados até 14 de maio de 2020, com os termos ((“COVID-19” [Title] OU “SARS-CoV-2” [Title] OU “coronavírus” [Title]) AND (“HIV” [All Fields] OU “tuberculose” [All Fields] OU “TB” [All Fields] OU “malária” [All Fields]) AND (“Dados” [Title] OU “Modelo” [Title])). Nenhuma restrição de idioma foi aplicada. Nossa pesquisa não encontrou resultados para estudos revisados ​​por pares que fornecem análises quantitativas desses efeitos para HIV, tuberculose ou malária.

    Valor agregado deste estudo

    Fornecemos o primeiro estudo do potencial impacto combinado de interrupções causadas pelo COVID-19 no HIV, tuberculose e malária em países de baixa e média renda. As estimativas foram elaboradas para serem amplamente comparáveis ​​entre doenças, prontamente extrapoladas para outros países e diretamente comparadas com o impacto potencial da pandemia do COVID-19 em si.

    Implicações de todos os evidência disponível

    Nossa análise indica que a pandemia do COVID-19 pode causar um aumento substancial nas mortes por HIV, tuberculose e malária em ambientes com altos encargos dessas doenças. O impacto varia de acordo com a extensão em que as intervenções contra o COVID-19 causam interrupções prolongadas nas atividades e com que êxito essas medidas suprimem a transmissão do coronavírus da síndrome respiratória aguda grave 2 e evitam que o sistema de saúde seja sobrecarregado. O impacto no HIV, tuberculose ou malária pode ser minimizado com a manutenção dos principais serviços: acesso contínuo aos anti-retrovirais, manutenção do diagnóstico e tratamento da tuberculose e retomada precoce da distribuição de redes tratadas com inseticida de longa duração.

    Métodos

    Desenho e procedimentos do estudo

    Com base em um estudo de Walker e colegas,

    1

    • Walker PGT
    • Whittaker C
    • Watson OJ
    • al.
    • O impacto do COVID-19 e estratégias para mitigação e supressão em países de baixa e média renda.

    assumimos um número de reprodução básico ( R

    0

    ; o número de novas infecções causadas por uma única infecção em uma população totalmente suscetível) de 3,0 para o coronavírus 2 da síndrome respiratória aguda grave (SARS-CoV-2), o agente causador do COVID-19. Em seguida, construímos quatro cenários que descrevem uma série de possíveis trajetórias para a pandemia de COVID-19 resultante em países de baixa e média renda (dois cenários representativos para cada doença) com relação ao efeito que as intervenções têm na redução do número de reprodução efetivo ( R t

    ; o número de novas infecções causadas por uma única infecção por vez t durante uma epidemia; tabela 1). A especificação do cenário de mitigação foi escolhida para aproximar a redução máxima no tamanho final da pandemia que pode ser alcançada com intervenções parcialmente eficazes e não permanentes.

    1

      • Walker PGT
      • Whittaker C
      • Watson OJ
      • e outros

        O impacto do COVID-19 e estratégias para mitigação e supressão em países de baixa e média renda.

      Os horários da pandemia são representativos de situações nas quais houve um total de 0,1 mortes por milhão de habitantes devido ao COVID-19 em 1º de abril 2 de 2020, como foi o caso da maioria dos países da África Subsaariana. Nesse contexto, as mortes por COVID-19 no cenário sem ação atingiriam o pico em julho de 2020.

    O curso de cada trajetória possível foi dividido em períodos durante os quais diferentes tipos de interrupções nos serviços podem ocorrer, devido às intervenções do COVID-19 que limitam as atividades ou devido a a alta demanda no sistema de saúde devido à pandemia do COVID-19. Assumimos que havia alta demanda no sistema de saúde quando o número de pessoas que necessitavam de cuidados não críticos em hospitais para o COVID-19 excedia 50% da capacidade predominante dos hospitais e que havia uma demanda extremamente alta quando esse número excedia 100% de capacidade.

    Fizemos suposições sobre como os programas de HIV, tuberculose, e a prevenção e tratamento da malária seriam afetados (tabela 2). Essas premissas foram feitas em duas categorias separadas: fatores relacionados às intervenções do COVID-19 que limitam outras atividades e fatores relacionados à demanda no sistema de saúde. Vários tipos de interrupção podem ocorrer simultaneamente nas simulações e a combinação e extensão de cada tipo de interrupção variaram entre os diferentes cenários do COVID-19 (tabela 1). Também criamos duas versões do cenário de supressão que tiveram os mesmos resultados do COVID-19, mas com efeitos diferentes em outros serviços de saúde (tabela 2). Em um cenário, supressão bem gerenciada, assumimos que, durante esse longo período de supressão, não houve mais interrupções do que durante a aplicação a curto prazo de intervenções de mitigação ou supressão. No cenário de supressão não gerenciada, assumimos que obstáculos substanciais à prestação de outros serviços de saúde se acumulavam durante esse longo período de intervenção substancial.

    [Title]

    Tabela 2 Pressupostos de como serão os programas de HIV, tuberculose e malária afetado pelo COVID-19 em diferentes cenários de resposta

    TARV=terapia anti-retroviral. VMMC=circuncisão masculina médica voluntária. PrEP=profilaxia pré-exposição. IPT=terapia preventiva com isoniazida. LLIN=redes tratadas com inseticida de longa duração. SMC=quimioprevenção sazonal da malária.

    • Abrir tabela em uma nova guia

    Essas premissas foram projetadas para fornecer uma representação consistente da extensão da interrupção nos elementos do programa para cada doença, para permitir que os resultados sejam comparáveis. Justificativas específicas adicionais para cada mudança são fornecidas no apêndice (pp. 7–9). Presumiu-se que os serviços de rotina para prevenção (circuncisão médica médica voluntária, profilaxia pré-exposição, redes tratadas com inseticida de longa duração [LLINs] e quimioprevenção sazonal da malária) fossem pelo menos parcialmente suspensos durante qualquer interrupção; o fornecimento de tratamento contínuo (para HIV ou tuberculose) ou novo tratamento agudo (para malária) foi reduzido em 25% e 50% nos períodos alto e extremamente alto de demanda do sistema de saúde, respectivamente; e o tratamento para indivíduos que procuravam atendimento (teste e tratamento para HIV ou tuberculose) foi reduzido em 25% nos cenários de mitigação e supressão bem gerenciados e em 50% no cenário de supressão não gerenciada. As taxas de diagnóstico e tratamento para tuberculose foram reduzidas ainda mais do que nas outras condições, devido ao impacto adicional do Xpert MTB / Rif, uma ferramenta de diagnóstico molecular para tuberculose, potencialmente sendo reaproveitada para o diagnóstico COVID-19. Para o HIV e a tuberculose, também assumimos que as medidas de distanciamento social introduzidas pela resposta do COVID-19 resultariam em 10% menos contatos sexuais e íntimos para a transmissão das respectivas doenças.

    O impacto na saúde dessas perturbações foi estimado usando um modelo separado para cada doença (apêndice pp 7-9).

    6

    • Smith JA
    • Anderson SJ
    • Harris KL
    • e outros

    Maximizando a prevenção do HIV, equilibrando as oportunidades de hoje com as promessas de amanhã: um estudo de modelo.

    ,

    7

    • Vesga JF
    • Hallett TB
    • Reid MJA
    • et al.
    • Avaliação das prioridades de controle da tuberculose em ambientes de alto ônus: uma abordagem de modelagem.

    ,

    8

    • Griffin JT
    • Bhatt S
    • MIM
    • et al.
    • Potencial para redução da carga e eliminação local da malária, reduzindo a transmissão da malária por Plasmodium falciparum: um estudo de modelagem matemática.

    Cada modelo foi aplicado a duas configurações contrastantes de carga de doenças escolhidas capturar uma série de severidades de impacto devido a interrupções no sistema de saúde. Para o HIV, o primeiro cenário foi um cenário de prevalência de HIV muito alto (20% entre as pessoas de 15 a 49 anos em 2018) típico da África Austral; o segundo foi um cenário de alta prevalência de HIV (9% entre adultos de 15 a 49 anos em 2018), típico da África Oriental. Para a tuberculose, o primeiro cenário foi um cenário de carga muito alta (incidência de 520 por 100.000 habitantes em 2018), típica na África Austral; o segundo foi um cenário de carga moderada (incidência de tuberculose de 45 por 100.000 habitantes em 2018) típica na América do Sul. Para a malária, o primeiro cenário foi um cenário genérico de alta carga de malária com sazonalidade de transmissão típica de um país da África Ocidental (cerca de 386 000 casos de malária por milhão de pessoas em 2018); o segundo foi um cenário genérico de carga moderada com sazonalidade de transmissão típica de um país no leste da África (cerca de 7000 casos de malária por milhão de pessoas em 2018); presume-se que ambas as configurações tenham campanhas agendadas para o LLIN em 2020.

    As mortes por HIV e tuberculose são relatadas separadamente, embora possam se sobrepor na realidade. Estima-se que o excesso total de mortes causadas por HIV ou tuberculose nesses modelos seja igual a aproximadamente 65% da soma de cada causa, quando calculado separadamente.

    Resultados

    O impacto do COVID -19- as interrupções pandêmicas e associadas foram quantificadas como as mortes adicionais e os anos adicionais de vida perdidos, em comparação com um cenário em que não houve pandemia da COVID-19 ou interrupções associadas (e os programas continuaram ou expandiram da maneira que teria caso contrário), durante um período de 1 ano e um período de 5 anos. Os resultados pertencem a toda a população (todas as idades e sexos). Os anos de vida perdidos se uma pessoa morrer devido ao COVID-19 ou devido ao HIV, tuberculose ou malária, foram calculados com relação à expectativa de vida para essa idade da pessoa no respectivo país. Ao comparar cenários, definimos o pior cenário como aquele para o qual o maior número de mortes adicionais foi projetado em cinco anos.

    Papel da fonte de financiamento

    Os financiadores do estudo não tinham papel no desenho do estudo, coleta de dados, análise de dados, interpretação dos dados ou redação do relatório. O autor correspondente teve acesso total a todos os dados do estudo e teve a responsabilidade final pela decisão de enviar para publicação.

    Resultados

    As projeções para mortes acumuladas por COVID-19 ao longo da pandemia são mostradas na figura 1. No cenário contrafactual sem ação, as mortes diretas por COVID-19 estavam previstas principalmente entre junho e Agosto (embora essas datas sejam sensíveis a quando a pandemia começa), com uma estimativa de 6000 mortes por milhão de habitantes. Nesse cenário, 30% das mortes projetadas pelo COVID-19 seriam devidas à falta de atendimento de suporte devido à capacidade hospitalar ser excedida (ou seja, ocorreriam 30% menos mortes se a capacidade hospitalar não fosse limitada). No cenário de mitigação, projetamos um número menor de mortes por COVID-19 (cerca de 4400 por milhão de habitantes), porque a curva de pandemia seria mais plana, com um pico mais baixo e durando por mais tempo do que o cenário sem ação. A curva mais plana ocorre porque uma pequena quantidade da população fica infectada e imune durante o período de mitigação, de modo que, quando as restrições são removidas, o pico da epidemia é reduzido. Como tal, o número de pacientes que precisam de cuidados a qualquer momento não excede a capacidade hospitalar. O número relativo de mortes nos cenários de não ação e mitigação depende da capacidade hospitalar assumida e até que ponto as intervenções de mitigação resultam em mais pessoas recebendo tratamento; se a capacidade hospitalar for muito baixa, por exemplo, projetaremos uma diferença menor entre a intervenção de mitigação e os cenários sem ação.

    [All Fields]

    Figura 1 Óbitos por COVID-19 e capacidade hospitalar em cada cenário de pandemia

    Mostrar legenda completa

    (A) Mortes acumuladas devido a COVID-19 por milhão de habitantes. (B) Pacientes com COVID-19 que necessitam de cuidados não críticos no hospital como proporção da capacidade total do hospital. Linhas tracejadas indicam os limites de demanda alta (50%) e extremamente alta (100%) do sistema de saúde.

  • Ver Grande Imagem
  • Visualizador de figura
  • Faça o download de alta resolução imagem

  • Baixar ( PPT)
  • O mencionado as projeções são sensíveis ao valor de R 0 assumido para o SARS-CoV-2 (apêndice p 3). Quando a pandemia se espalha em uma população sem imunidade (ou seja, nos cenários de não ação ou supressão), menor R

    0 valor ( 2, 5) leva a uma pandemia menor e a um número total menor de mortes, enquanto um valor mais alto (3, 5) leva a um número total maior de mortes. Para cenários em que as intervenções são insuficientes para diminuir R t para menos de 1 (ou seja, o cenário de mitigação), o número total de COVID-19 as mortes serão sensíveis a ambos R 0 e até que ponto um grau de imunidade é estabelecido na população no momento em que as medidas são levantadas . Como resultado, nosso cenário de mitigação (que representa uma redução de 45% nas taxas de contato por um período de 6 meses) resultou em um número maior de mortes por um valor assumido mais baixo e mais alto para R

    0

    . Com um R 0 de 3, 5, a epidemia teve uma maior R

    t

    durante todo o período de mitigação e, portanto, a disseminação continuou. Por outro lado, com um R 0 de 2, 5, a epidemia foi melhor controlada durante o período de mitigação, mas depois teve um grande pico nos casos que sobrecarregou a capacidade de assistência médica quando a mitigação foi levantada, impulsionada pelos baixos níveis de imunidade adquiridos dentro da população neste momento.

    No cenário de supressão, presumimos que as intervenções implementadas reduzissem a R t do COVID-19 para menos de 1 e portanto, a pandemia foi controlada. Nesse cenário, presumimos que essas intervenções fossem mantidas até que outros meios de controle da pandemia, como intervenções farmacêuticas, fossem disponibilizados. No cenário de supressão-elevação, projetamos uma pandemia retardada de tamanho semelhante ao do cenário sem ação, porque assumimos que o risco de transmissão seria o mesmo após o levantamento das intervenções. No entanto, se intervenções ou estratégias adicionais forem encontradas para manter o controle do vírus, essa suposição não se manterá e o cenário de supressão-elevação seria mais semelhante ao cenário de supressão.

    De acordo com nossas premissas de modelagem, esses cenários de pandemia induzem diferentes padrões de interrupção (figura 2). No cenário sem ação, há um período de 6 semanas durante o qual o sistema de saúde está sob alta demanda, dentro do qual uma demanda extremamente alta é sentida por 4 semanas. No cenário de mitigação, há um período de interrupção de 6 meses causado pelas intervenções, em que as últimas 6 semanas são um período de alta demanda no sistema de saúde, mas não há um período de demanda extremamente alta. No cenário de supressão-elevação, há um período de interrupção de 2 meses causado pela intervenção de supressão e a mesma sequência de demanda do sistema de saúde que no cenário sem ação, mas isso é adiado por 11 semanas. Nos dois cenários para intervenções de supressão, não há período de alta demanda no sistema de saúde (porque não há grande pandemia), mas há um período de 12 meses de interrupção causada por intervenções, que podem ser bem gerenciadas ou não gerenciadas.

    Os padrões de interrupção são também sensível ao valor assumido de R 0 para SARS-CoV-2. Nos cenários sem ação ou levantamento de supressão, se o R 0 de SARS-CoV-2 eram menores (2,5), então o a extensão das interrupções duraria mais; se o R

    0 foram maiores (3 · 5), as interrupções podem ser mais curtas (embora potencialmente de natureza mais intensa; apêndice p 3). Essas diferenças dependerão das definições de alta demanda no sistema de saúde, mas para as definições usadas aqui, as diferenças são pequenas – por exemplo, a diferença no número de dias em que o sistema de saúde está em um estado de demanda alta ou extremamente alta. o cenário sem ação com um R 0 de 2 · 5 ou 3 · 5 é de 5 dias. Os padrões de interrupções são mais incertos em cenários em que há uma intervenção de mitigação que tenta se mover R t em direção a 1 · 0 (apêndice p 4 ) No cenário de mitigação, um R 0 de 3 leva a um pico mais baixo nos casos e, portanto, a um pico mais baixo de mortes, enquanto valores diferentes de R 0

    ou extensões diferentes de mitigação levariam a resultados diferentes: valores mais baixos ou mais altos de R

    0

    em cenários que tiveram a mesma intervenção de mitigação experimentariam um período de demanda extremamente alta do sistema de saúde e intervenções de mitigação mais fracas e mais fortes usadas em uma epidemia com uma R

    0

    de 3 também levaria a um período de demanda extremamente alta do sistema de saúde. Em ambos os casos, isso ocorre porque há uma troca equilibrada entre a medida em que uma intervenção de mitigação leva a um aumento lento da imunidade que evita a chamada segunda onda e a extensão em que ela não impede transmissão suficiente para conter uma primeira onda (apêndice p 4).

    Nas interrupções projetadas devido ao COVID-19, modelamos o número de mortes adicionais devido ao HIV, tuberculose e malária (figura 3, apêndice p 4). Previu-se que o maior aumento nas mortes por HIV fosse causado por interrupções forçadas à terapia antirretroviral (TARV) para alguns indivíduos, que se supunha ocorrer durante os períodos de demanda extremamente alta do sistema de saúde (nos cenários de não ação e supressão-elevação). Impactos modelados menores são devidos a uma redução em novas iniciações de TARV (no cenário de mitigação) e a um acúmulo gradual de indivíduos que não tomam TAR (no cenário de supressão não gerenciada; apêndice p 4). Prevê-se que as mortes por HIV permaneçam elevadas após o período de interrupção, porque se supõe que a redução na contagem de células CD4 em alguns indivíduos leve a um risco aumentado de AIDS por algum tempo após o reinício da TARV. No pior cenário (isto é, nenhuma ação ou supressão de elevação no cenário 1 do país, para o qual o maior número de mortes adicionais é projetado em 5 anos), projetou-se que 10% a mais de mortes por HIV ocorreriam em 5 anos do que ocorreria sem as interrupções.

    Figura 3 Mortes adicionais devido ao HIV, tuberculose, e malária resultante do impacto do COVID-19

    Mostrar legenda completa

    r HIV, o cenário 1 é um cenário de prevalência de HIV muito alto (20% entre as pessoas de 15 a 49 anos em 2018) típico da África Austral; O cenário 2 é um cenário de alta prevalência de HIV (9% entre adultos de 15 a 49 anos em 2018), típico da África Oriental. Para a tuberculose, a configuração 1 é uma carga muito alta (incidência de 520 por 100.000 habitantes em 2018), típica na África Austral; o cenário 2 é um cenário de carga moderada (incidência de tuberculose de 45 por 100.000 habitantes em 2018) típica na América do Sul. Para a malária, a configuração 1 é uma configuração genérica de alta carga de malária com sazonalidade de transmissão típica de um país da África Ocidental (cerca de 386.000 casos de malária por milhão de pessoas em 2018); o cenário 2 é um cenário genérico de carga moderada com sazonalidade de transmissão típica de um país na África oriental (cerca de 7000 casos de malária por milhão de pessoas em 2018).

    • Ver Grande Imagem
    • Visualizador de figura

    Download de alta resolução imagem

  • Baixar ( PPT)
  • O melhor Prevê-se que o aumento de mortes por tuberculose seja devido aos períodos prolongados de diagnóstico e tratamento reduzidos de novos casos de tuberculose que se presume ocorrerem nos cenários de supressão (bem gerenciados e não gerenciados). Prevê-se que o período de demanda extremamente alta no sistema de saúde tenha um pequeno efeito no aumento das mortes por tuberculose porque é curto e os efeitos são superados durante a fase de recuperação. Prevê-se que a interrupção leve a um aumento nas mortes por tuberculose por vários anos porque as interrupções deixam os indivíduos sem tratamento por mais tempo, levando a mais transmissão e mais casos nos anos posteriores. No pior cenário (supressão no cenário 1 do país), projetava-se 20% a mais de mortes por tuberculose ao longo de 5 anos do que ocorreria sem as interrupções.

    Previu-se que o maior aumento de mortes devido a mortes por malária se devesse a LLINs não serem distribuídos antes de um pico na transmissão da malária (que ocorre em todos os cenários, exceto na supressão bem gerenciada). As mortes projetadas devido à malária podem ser menores nos anos seguintes do que teriam sido sem interrupções, porque se supõe que os LLINs sejam distribuídos na fase de recuperação e, portanto, mais pessoas se beneficiem de LLINs mais recentes nos últimos anos (simplesmente porque em 2021 , as redes teriam 1 ano de idade se tivessem sido entregues em 2020 conforme planejado; figura 3). Projetamos um número maior de mortes adicionais ao longo de 5 anos causadas pelas interrupções no cenário 2 do país em comparação com o cenário 1, apesar de uma carga geral menor de malária no cenário 2, porque o momento das interrupções tem um maior grau de sobreposição com o cenário estação de transmissão da malária naquela região e também coincide com o cronograma planejado de distribuição líquida no cenário 2. No pior cenário (todos, exceto a supressão bem administrada no cenário 2), prevemos 36% mais mortes em 5 anos do que seria ocorreram sem as interrupções do COVID-19.

    No geral, a magnitude prevista de o impacto no HIV, tuberculose e malária foi amplamente semelhante, em termos de mortes adicionais e anos de vida perdidos (figura 4; apêndice pp 1-2). Esperamos uma sobreposição substancial nas mortes contadas com HIV e tuberculose no cenário 1 do país, conforme observado nos Métodos.

    Figura 4 Mortes adicionais (painéis superiores) e anos de vida perdidos (painéis inferiores) devido à pandemia de COVID-19 e interrupção relacionada ao tratamento do HIV, tuberculose e malária em 2020–24

    [LLINs] Mostrar legenda completa

    Para o HIV , o cenário 1 é um índice pré-HIV muito alto ambiente de valência (20% entre jovens de 15 a 49 anos em 2018) típico da África Austral; O cenário 2 é um cenário de alta prevalência de HIV (9% entre adultos de 15 a 49 anos em 2018), típico da África Oriental. Para a tuberculose, a configuração 1 é uma carga muito alta (incidência de 520 por 100.000 habitantes em 2018), típica na África Austral; a configuração 2 é uma carga moderada (incidência de tuberculose de 45 por 100.000 habitantes em 2018) típica na América do Sul. Para a malária, a configuração 1 é uma configuração genérica de alta carga de malária com sazonalidade de transmissão típica de um país da África Ocidental (cerca de 386.000 casos de malária por milhão de pessoas em 2018); o cenário 2 é um cenário genérico de carga moderada com sazonalidade de transmissão típica de um país na África oriental (cerca de 7000 casos de malária por milhão de pessoas em 2018).

    • Ver Grande Imagem
    • Visualizador de figura

    Faça o download de alta resolução imagem

  • Baixar ( PPT)
  • O previsto o número de mortes adicionais e anos de vida perdidos devido ao HIV, tuberculose e malária em cinco anos é menor, mas de magnitude semelhante àquelas que se espera que sejam causadas pela própria pandemia do COVID-19 (figura 4). As configurações nas quais as intervenções de prevenção da malária são particularmente afetadas podem ter um aumento nos anos de vida perdidos devido à malária para aproximadamente 40% dos anos perdidos devido ao COVID-19 no cenário de mitigação. Em qualquer ambiente que tenha uma carga tão alta de HIV, tuberculose e malária como em cada um dos países de nosso estudo de caso, o número de anos de vida perdidos devido aos efeitos indiretos do COVID-19 nessas três doenças pode ser de até 60 % de anos de vida perdidos por COVID-19 diretamente. Em cenários de menor carga, prevê-se que a magnitude do impacto das interrupções seja muito menor que o impacto da pandemia do COVID-19 em si.

    Discussão

    Em ambientes com altos encargos de HIV, tuberculose ou malária, interrupções durante o COVID A pandemia de -19 pode causar um aumento de mortes devido ao HIV de até 10%, devido à tuberculose de até 20% e devido à malária de até 36%, em 5 anos, em comparação com a ocorrência de pandemia de COVID-19. Nas regiões com uma carga alta das três doenças, as interrupções podem causar um número adicional de anos de vida perdidos em 5 anos, que é menor que, mas da mesma ordem de magnitude que o impacto direto do COVID-19. Portanto, em ambientes com altos encargos com HIV, tuberculose ou malária, a manutenção de uma continuidade de serviços e a recuperação de programas devem ser uma alta prioridade para reduzir o impacto mais amplo na saúde da pandemia de COVID-19.

    Esse impacto indireto da pandemia pode ser amplamente evitado por meio da manutenção dos principais elementos do programa e campanhas de recuperação. Para o HIV, os indivíduos que recebem TARV devem continuar a ter acesso ao tratamento mesmo nos períodos de maior demanda do sistema de saúde (por exemplo, através de prescrições de vários meses ou dispensados ​​fora dos estabelecimentos de saúde).

    9

    Plano de emergência do presidente para alívio da AIDS
    Orientação técnica do PEPFAR no contexto da pandemia de COVID-19.

    Para a tuberculose, devem ser fornecidas rotas para os indivíduos procurarem atendimento e diagnóstico, apesar das intervenções que promovam o distanciamento social. Para a malária, as medidas preventivas devem ser priorizadas, garantindo que os LIN e os tratamentos profiláticos, como distribuição em massa de drogas ou quimioprevenção sazonal da malária, sejam conduzidos em escala o mais rápido possível.

    Nossos resultados destacam as decisões extraordinariamente difíceis que os formuladores de políticas enfrentam. Intervenções de supressão de longo prazo bem gerenciadas podem evitar o maior número de mortes, evitando uma pandemia de COVID-19; no entanto, se as intervenções não forem bem gerenciadas, elas podem levar a um grande aumento nas mortes por outras causas. Em ambos os casos, as intervenções de supressão terão enormes impactos de outros tipos, nos piores casos, arriscando empregos, meios de subsistência, segurança alimentar e muito mais. Se tais intervenções de supressão não forem viáveis, as intervenções do tipo mitigação podem levar a menos mortes em geral (incluindo mortes por COVID-19 e outras doenças) do que em outros cenários. No entanto, uma intervenção menos eficaz ou menos bem gerenciada ainda pode resultar em um alto número de mortes por COVID-19 e pode levar a um aumento maior de mortes por outras causas. Um período intenso, mas curto, de intervenção de supressão (o cenário de supressão-levantamento) pode gerar um atraso valioso na pandemia, que oferece a oportunidade de aumentar a capacidade do hospital e reduzir as engenharias nos contatos. No entanto, se tais mudanças não fossem possíveis, o impacto da pandemia seria simplesmente agravado pelas perturbações ocorridas durante o período inicial de intervenção. Além disso, não se sabe se o risco de mortes por COVID-19, que poderia ser diretamente atribuído à continuação de alguns serviços, como a distribuição LLIN, excederia o benefício que poderia ser ganho em mortes reduzidas por outras causas.

    As principais incertezas nesta análise podem ser classificadas em três grupos: incerteza sobre a escala do Pandemia do covid19; incerteza sobre até que ponto outros programas de doenças serão realmente interrompidos; e incerteza sobre como essas interrupções terão impacto na saúde da população. Deve-se notar que é difícil produzir uma análise de modelagem confiável em um momento em que os dados ainda são escassos. Em particular, nosso entendimento está evoluindo rapidamente em relação ao risco de mortalidade por infecção por SARS-CoV-2, como isso é afetado por comorbidades subjacentes (inclusive para aqueles co-infectados com HIV, tuberculose ou malária), idade ou ambiente (isto é, como a mortalidade pode ser diferente na África e na China, Europa e EUA) e os possíveis efeitos do tratamento.

    10

    • Verity R
    • Okell LC

    • Dorigatti I
    • e outros

      Estimativas da gravidade da doença de coronavírus 2019: uma análise baseada em modelo.

    Não temos conhecimento preciso da transmissibilidade do SARS-CoV-2 (representado pelo R 0 ) ou um entendimento detalhado de como isso varia nas configurações. Enquanto isso, a extensão em que as políticas implementadas são bem-sucedidas na redução da transmissão também é incerta e provavelmente varia de acordo com o contexto. Nossas análises mostram que a incerteza nesses dois fatores pode ser conceituada como um continuum entre uma epidemia de não ação e uma epidemia suprimida: uma maior R

    0

    o valor ou um menor grau de mitigação aproxima as epidemias de um tipo sem ação, o que induz uma alta pressão sobre o sistema de saúde por um período mais curto; um menor R 0 ) ou um maior grau de mitigação é mais provável que se assemelhe a uma epidemia do tipo suprimido, que manterá a carga em níveis mais baixos enquanto as medidas são mantidas, mas resultam em uma segunda onda de infecções se essas intervenções forem removidas. Como resultado, os cenários que foram construídos não cobrem todas as eventualidades possíveis, mas ilustram as compensações entre a extensão da interrupção devido a intervenções e períodos de alta demanda do sistema de saúde

    Embora os efeitos reais nos programas de doenças permaneçam obscuro, alguns programas comunitários já estão sendo redimensionados (apêndice pp 7–9)

    11

    O Fundo Global
    Fundo Global pesquisa: a maioria dos programas de HIV, TB e malária enfrenta interrupções como resultado do COVID-19.

    e a experiência em ambientes de alta renda mostraram uma redução substancial no engajamento com atendimento médico regular durante períodos recentes de alta demanda do sistema de saúde.

    12

    Thornton J

    Covid-19: as visitas de A&E na Inglaterra caem 25% na semana após o bloqueio.

    Outro fator que pode diminuir a capacidade durante os períodos de maior demanda é a escassez de profissionais de saúde devido à doença de COVID-19.

    13

  • JRM preto
  • Bailey C
  • Przewrocka J
  • Dijkstra KK
  • Swanton C
  • COVID-19: o caso da triagem de profissionais de saúde para impedir a transmissão hospitalar.

    As interrupções nas cadeias de suprimentos ainda não ocorreram em larga escala, embora seja uma ameaça credível, dada a dependência de rotas comerciais internacionais que podem ser afetadas por fatores econômicos. fatores e restrições de viagem. De notar, este tipo de efeito já foi observado antes – por exemplo, durante a epidemia de Ebola na Guiné em 2014, mais pessoas morreram de malária naquele ano devido a menos tratamentos contra a malária sendo administrados do que os que morreram de Ebola.

    14

    • Plucinski MM
    • Guilavogui T
    • Sidikiba S
    • e outros

      Efeito da epidemia da doença pelo vírus Ebola no tratamento de casos de malária na Guiné, 2014: um estudo transversal das unidades de saúde.

    Estimando o impacto de alguns tipos de d a interrupção na saúde da população, especialmente em períodos mais longos, é restringida pela escassez de dados sobre mecanismos relevantes, porque tais interrupções não ocorreram anteriormente na escala considerada aqui. Portanto, os efeitos a longo prazo serão mais incertos do que os efeitos a curto prazo. Além disso, o impacto a longo prazo sobre o HIV, em particular, pode ser subestimado, porque as mortes causadas por novas infecções durante a interrupção ou o desenvolvimento de resistência ao tratamento durante a interrupção nem todos ocorreriam dentro de 5 anos. Também não consideramos como o aumento do estresse do sistema de saúde poderia continuar após a pandemia do COVID-19, quando os programas devem ser reintegrados e a demanda aumenta devido a novas infecções adquiridas durante a pandemia. Também não consideramos como as mudanças globais de longo prazo afetarão os programas de doenças, como o efeito de uma recessão global, mudanças permanentes na cadeia global de suprimentos médicos ou canais de desenvolvimento de medicamentos. Esses efeitos podem ser profundos e superam os efeitos considerados aqui, mas atualmente não é possível avaliar a extensão total dessas mudanças globais.

    No geral, argumentamos que, embora o tamanho exato do efeito no HIV, tuberculose e malária seja incerto, é razoável antecipar os tipos de interrupção e magnitude do impacto descritos aqui. Não pretendemos produzir previsões granulares para nenhum cenário específico, mas procuramos fornecer uma visão geral do impacto relativo de diferentes tipos de impacto direto e indireto da pandemia do COVID-19 e sua resposta, para ajudar a estabelecer prioridades para a manutenção de serviços .

    Para criar uma análise simples e útil para aqueles em tantas configurações diferentes quanto possível, temos considerou apenas duas configurações de país de estudo de caso para cada doença, de modo que a maioria dos países continuará entre essas configurações para cada doença. No entanto, muitos fatores determinarão o impacto dessas interrupções – por exemplo, o nível geral de supressão viral para pessoas com HIV, os tamanhos relativos dos setores público e privado para o tratamento da tuberculose e o momento da distribuição do LLIN. A dificuldade em construir as premissas relevantes e basear-se nos resultados de diferentes configurações de países impede uma comparação mais detalhada.

    Uma força dessa análise é a maneira coordenada e comparável em que as perturbações são representadas para cada uma das diferentes doenças. Isso complementa análises anteriores de uma única doença que exploraram vários tipos de interrupção sem vinculá-las a cenários específicos da pandemia de COVID-19.

    [Title] 15

    • Jewell B
    • Smith JA
    • Hallett TB
    • O impacto potencial das interrupções nos serviços de HIV: um estudo de caso de modelagem para a África do Sul.

    ,

    16

    • Sherrard-Smith E
    • Hogan AB
    • Hamlet A
    • e outros

    Relatório 18: o potencial impacto na saúde pública do COVID-19 sobre a malária na África.

    ,

    17

    • Cilloni L
    • Fu H
    • Vesga JF
    • e outros

      O impacto potencial da pandemia de COVID-19 na tuberculose: uma análise de modelagem.

    Além disso, dados sobre o impacto de doenças e sistemas de saúde estão se acumulando e permitirão que essas projeções sejam atualizadas à medida que a pandemia evolui. No entanto, essa análise é limitada pelo fato de os modelos COVID-19, HIV, malária e tuberculose serem separados e, portanto, as interações entre essas doenças que poderiam agravar os impactos aqui apresentados são perdidas. Como os modelos não compartilham uma representação comum do sistema de saúde ou do comportamento do paciente, não sabemos se as premissas sobre limitações aos serviços para as diferentes doenças medem corretamente a extensão da interrupção de maneira consistente entre as doenças.

    Em conclusão, interrupções no os serviços de HIV, tuberculose e malária resultantes da pandemia do COVID-19 e sua resposta podem levar a um número substancial de mortes adicionais e anos de vida perdidos, especialmente quando se considera os anos de vida perdidos após a pandemia. A curto prazo, a manutenção dos serviços mais críticos, especificamente o tratamento para o HIV e a tuberculose (pacientes novos e atuais) e o fornecimento de LLINs e tratamento profilático para a malária é uma prioridade para reduzir o impacto geral da pandemia do COVID-19. É provável que um foco principal a longo prazo melhore a resiliência do sistema de saúde para lidar com eventos de choque, como pandemias, e as mudanças necessárias podem ser profundas.

    18

      • Kruk ME
      • Myers M
      • Varpilah ST
      • Dahn BT

        O que é uma sistema de saúde resiliente? Lições do Ebola.

        )

    Colaboradores

    ABH, BLJ, ES-S, JFV, OJW, CW, AH, JAS, TSC , NA, ACG, PGTW e TBH conceberam e desenharam o estudo. O BLJ e o JAS realizaram as simulações do modelo de HIV, com informações sobre o desenvolvimento e a aplicação do modelo da TBH. O JFV realizou as simulações do modelo de tuberculose, com informações sobre o desenvolvimento e a aplicação do modelo de NA. A ABH e a ES-S realizaram as simulações do modelo da malária, com contribuição no desenvolvimento e aplicação de modelos de PW, RV, GC-D, LCO, TS C, ACG e PGTW. OJW, CW e PGTW desenvolveram o modelo COVID-19 com informações de MB, JAL, LKW, GC-D, NMF e ACG. AH e PGTW realizaram as simulações do modelo COVID-19. ABH e TBH escreveram o primeiro rascunho do manuscrito e todos os autores contribuíram para a reformulação. Todos os outros autores estavam envolvidos no desenvolvimento dos fundamentos do modelo COVID-19 ou na obtenção ou análise de dados utilizados em sua construção. Todos os autores revisaram o manuscrito final.

    Declaração de interesses

    O BLJ relata taxas pessoais da Kaiser, fora das solicitações enviadas trabalhos. O JAS reporta honorários pessoais da Fundação Bill & Melinda Gates e doações da Agência dos EUA para o Desenvolvimento Internacional e da Fundação Bill & Melinda Gates, fora do trabalho enviado. A TBH reporta taxas pessoais do Fundo Global, da OMS e da Fundação Bill & Melinda Gates, fora do trabalho enviado. Todos os outros autores declaram não haver interesses concorrentes.

    Agradecimentos

    A ABH reconhece o suporte de um Bolsa de Pesquisa do Imperial College. BLJ, JFV, JAS, NA, ACG e TBH agradecem o apoio da Fundação Bill & Melinda Gates. OJW, NMF, ACG e PGTW agradecem o apoio do Wellcome Trust e do Departamento de Desenvolvimento Internacional do Reino Unido (DFID). O Centro de Análise Global de Doenças Infecciosas é financiado em conjunto pelo Conselho de Pesquisa Médica do Reino Unido (MRC) e pelo DFID no âmbito do acordo Concordat MRC / DFID e também faz parte do programa EDCTP2 apoiado pela UE.

    Material suplementar

    Referências

  • 1.
    • Walker PGT
    • Whittaker C
    • Watson OJ
    • e outros

    O impacto do COVID-19 e estratégias para mitigação e supressão em países de baixa e média renda.

    Ciência. 2020; ()

  • 2
    • ONUSIDA

      Dados do ONUSIDA 2019.

    • 3.
      • WHO

      Relatório global sobre tuberculose 2019.

    • 4.
      • WHO

      Relatório Mundial sobre Malária 2019.

    • 5.
      • Assembléia Geral da ONU

      Resolução adotada pela Assembléia Geral em 25 de setembro de 2015: 70/1. Transformando nosso mundo: a Agenda 2030 para o Desenvolvimento Sustentável.

    • 6.
      • Smith JA
      • Anderson SJ
      • Harris KL
      • et al.
      • Maximizando a prevenção do HIV, equilibrando as oportunidades de hoje com as promessas de amanhã: um estudo de modelagem.

        Lancet HIV. 2016; 3 : e289-e296

    • 7.
      • Vesga JF
      • Hallett TB
      • Reid MJA
      • e outros

      Avaliação das prioridades de controle da tuberculose em ambientes de alto ônus: uma abordagem de modelagem.

      Lancet Glob Health. 2019; 7 : e585-e595

    • 8.
      • Griffin JT
      • Bhatt S
      • Sinka ME
      • e outros

      Potencial de redução da carga e eliminação local da malária, reduzindo a transmissão da malária por Plasmodium falciparum: um estudo de modelagem matemática.

      Lancet Infect Dis. 2016; 16 : 465-472

    • 9.
      • Plano de emergência do presidente para alívio da AIDS

      Orientação técnica do PEPFAR no contexto da pandemia de COVID-19.

    • 10. [All Fields]
    • Verity R
    • Okell LC
    • Dorigatti I
    • et al.
    • Estimativas da gravidade da doença de coronavírus 2019: uma análise baseada em modelo.

      Lancet Infect Dis. 2020; 20 : 669-677

    • 11.
      • O Fundo Global

      Fundo Global pesquisa: a maioria dos programas de HIV, TB e malária enfrenta interrupções como resultado do COVID-19.

    • 12.

      Thornton J

    • Covid-19: as visitas de A&E na Inglaterra caem 25% na semana após o bloqueio.

      BMJ. 2020; 369 m1401

    • 13
      • JRM preto
      • Bailey C
      • Przewrocka J
      • Dijkstra KK
      • Swanton C
      • COVID-19: o caso da triagem de profissionais de saúde para impedir a transmissão hospitalar.

        Lanceta. 2020; 395 : 1418-1420

      • 14.
        • Plucinski MM
        • Guilavogui T
        • Sidikiba S
        • e outros

        Efeito da epidemia da doença pelo vírus Ebola no tratamento de casos de malária na Guiné, 2014: um estudo transversal das unidades de saúde.

        Lancet Infect Dis. 2015; 15 : 1017-1023

      • 15.
        • Jewell B
        • Smith JA
        • Hallett TB

        O impacto potencial de interrupções nos serviços de HIV: um estudo de caso de modelagem para a África do Sul.

        medRxiv. 2020; ()

      • 16
        • Sherrard-Smith E
        • Hogan AB
        • Hamlet A
        • e outros
        • Relatório 18: o potencial impacto na saúde pública do COVID-19 na malária na África.

        • 17.
          • Cilloni L
          • Fu H
          • Vesga JF
          • e outros

          O impacto potencial da pandemia de COVID-19 na tuberculose: uma análise de modelagem.

          medRxiv. 2020; ()

        • 18
          • Kruk ME
          • Myers M
          • Varpilah ST
          • Dahn BT
          • O que é um sistema de saúde resiliente? Lições do Ebola.

            Lanceta. 2015; 385 : 1910-1912

            Informações do artigo

            Histórico da publicação

            Identificação

            DOI: https://doi.org/10.1016/S2214-109X(20)30288-6

            Direito autoral

            © 2020 O (s) autor (es). Publicado por Elsevier Ltd.

            Licença de Usuário Atribuição Creative Commons (CC BY 4.0) |

            ScienceDirect

            Acesse este artigo no ScienceDirect

            Artigos vinculados