在19日大流行期间,AD5-NCOV疫苗在WHO批准之前被应用于墨西哥人口。在一项横向研究中,我们比较了墨西哥瓜达拉哈拉的SARS-COV-2 Delta变体的中和抗体,比较了Cansino疫苗功效和天然SARS-COV-2感染。参与者在研究中包括30 - 60年的参与者,并分为三组:1)自然免疫(未接种疫苗),2)疫苗诱导的免疫力(没有Covid-19-19史的疫苗接种个体),以及3)NATUMALALALALINE +疫苗免疫 +疫苗诱导的免疫力。这些群体按年龄和性别匹配。我们评估了个体血清中和Delta变体的能力,并使用中和测试进行了中和测试的结果,然后是斑块形成单位。结果表明,有39%的患有COVID-19的个体血清(自然免疫,第1组)不能中和三角洲的变体,而没有共vid-19的疫苗接种个体(疫苗免疫,第2组),而疫苗接种的个体中有33%。相比之下,只有7%的疫苗接种个体具有COVID-19(天然 +疫苗免疫)无法中和Delta变体。我们得出的结论是,AD5-NCOV疫苗诱导针对三角洲变体的中和抗体的有效性与自然感染相当(61%vs。67%)。但是,在两种形式的免疫力的个体中(第3组),它增加到93%。基于这些结果,尽管AD5-NCOV疫苗最初被设计为单剂量的疫苗,但也可以建议即使是从Covid-19中恢复过的人也应该考虑疫苗接种以提高其对这种变体的免疫力。
摘要简介妊娠糖尿病(GDM)在墨西哥诊断不足。通过预测建模的早期GDM风险分层有望改善预防保健。我们开发了一个综合遗传和临床变量的GDM风险评估模型。使用“ Cuido Mi Embarazo”(CME)(CME)同类群的研究设计和方法数据用于开发(107例,469例对照),以及来自“MónicaPreteliniSáenz”母体围产期医院(HMPMPS)群体的数据,用于外部效力(32案例)(32例),1992案例,1992.32 conteration(32 Contractation(32),1992案例,1992案例,199.99例,199.99例(32例)。2小时的口服葡萄糖耐受性测试(OGTT),在24-28妊娠周进行了75 g葡萄糖,用于诊断GDM。选择了114个具有预测能力的单核苷酸多态性(SNP)进行评估。OGTT期间收集的血液样本用于SNP分析。将CME队列随机分为训练(70%的队列)和测试数据集(占队列的30%)。将培训数据集分为10组,9组以构建预测模型和1个用于验证。使用测试数据集和HMPMPS队列进一步验证了该模型。结果十九个属性(14个SNP和5个临床变量)与结果显着相关。 GDM预测回归模型中包括11个SNP和4个临床变量,并应用于训练数据集。该算法具有很高的预测性,曲线(AUC)下的面积为0.7507,灵敏度为79%,特异性为71%,并且有足够的功能来区分病例和对照。在进一步验证后,培训数据集和HMPMPS队列的AUC分别为0.8256和0.8001。结论我们使用遗传和临床因素开发了一个预测模型,以鉴定有患GDM风险的墨西哥妇女。这些发现可能有助于对GDM风险升高并支持个性化患者建议的代谢功能有更深入的了解。
● 通过新墨西哥州全州免疫信息系统 (NMSIIS) 收集和跟踪接种疫苗者的县、年龄、种族和族裔数据 ● 在公共疫苗仪表板上提供数据 ● 监测 SVI 高和/或 COVID-19 病例高地区的疫苗覆盖率 ● 与当地社区、卫生委员会、社区组织和部落组织共享数据以支持数据驱动的行动 图 1:使用公平方法挽救生命并阻止 COVID-19 的传播 DOH 使用社区级和个人级公平方法来挽救生命(降低发病率和死亡率)并阻止传播(减少传播)。