Uso de machine learning para el análisis de pacientes hospitalizados con COVID-19 durante la entrada de la variante Omicron a Colombia como una herramienta para la toma de decisiones en salud pública

Desde la emergencia de SARS-CoV-2 en 2019, múltiples linajes han sido reportados a nivel mundial. La aparición de nuevas mutaciones ha llevado a que la OMS denomine nuevas variantes como variantes de preocupación (VOC) o de interés (VOI) y ha hecho un llamado a priorizar la vigilancia y análisis del efecto de estas variantes en las distintas poblaciones. En colombia, la variante Omicron desplazó a la VOC Delta desde finales de diciembre, 2021 y a principios del 2022 se observó un incremento en los casos de hospitalización con casos de COVID-19. Con el objetivo de caracterizar estos pacientes, se realizó un censo de pacientes hospitalizados por esta causa en tres departamentos del país. Pruebas moleculares fueron realizadas e información epidemiológica, de hospitalización y antecedentes vacunales fueron recolectadas y análizadas mediante técnicas de machine learning. Se encontró que, en la etapa de post-vacunación, los principales factores de riesgo fueron edades mayores a 60 años, no tener inmunidad previa y/o contar con una vacunación primaria mayor a 200 días sin ninguna dosis de refuerzo. Las variantes de preocupación aquí estudiadas no se asociaron con el desenlace de la enfermedad. Nuestros resultados demuestran la utilidad del ML para la caracterización de las poblaciones afectada tras la emergencia de nuevas variantes de preocupación, necesaria para la toma de desiciones en salud pública de una región.Since the emergence of SARS-CoV-2 in 2019, multiple lineages have been reported globally. The appearance of new mutations has led the WHO to name new variants as variants of concern (VOC) or of interest (VOI) and has called for priority surveillance and analysis of the effect of these variants in different populations. In Colombia, the Omicron variant displaced the VOC Delta from the end of December 2021 and at the beginning of 2022 an increase in hospitalization cases with COVID-19 cases was observed. In order to characterize these patients, a census of patients hospitalized for this cause was carried out in three departments of the country. Molecular tests were performed and epidemiological information, hospitalization and vaccination history were collected and analyzed using machine learning techniques. It was found that, in the post-vaccination stage, the main risk factors were age over 60 years, not having previous immunity and/or having a primary vaccination greater than 200 days without any booster dose. The variants of concern studied here were not associated with disease outcome. Our results demonstrate the usefulness of ML for the characterization of affected populations after the emergence of new variants of concern, necessary for decision-making in public health in a region

Genome Sequence of the Siphoviridae Staphylococcus aureus Phage vB_SauS_BaqSau1

Here, we report the genome sequence of a Siphoviridae phage named vB_SauS_BaqSau1 (BaqSau1), infecting Staphylococcus aureus. Phage BaqSau1 was isolated from a sewage water treatment plant in Sahagún, Córdoba, Colombia. It has a double-stranded DNA (dsDNA) genome of 44,384 bp with 67 predicted genes, including a lysin containing a CHAP (cysteine, histidine-dependent amidohydrolase/ peptidase) domain

SARS-CoV-2 y RT-PCR en pacientes asintomáticos: resultados de una cohorte de trabajadores del Aeropuerto Internacional El Dorado de Bogotá, 2020

Introduction: The 2019 coronavirus pandemic (COVID-19) has caused around 25 million cases worldwide. Asymptomatic patients have been described as potential sources of transmission. However, there are difficulties to detect them and to establish their role in the dynamics of virus transmission, which hinders the implementation of prevention strategies.Objective: To describe the behavior of asymptomatic SARS-CoV-2 virus infection in a cohort of workers at the El Dorado “Luis Carlos Galán Sarmiento” International Airport in Bogotá, Colombia.Materials and methods: A prospective cohort of 212 workers from the El Dorado airport was designed. The follow-up began in June, 2020. A survey was used to characterize health and work conditions. Every 21 day, a nasopharyngeal swab was taken to identify the presence of SARS-CoV-2 using RT-PCR. We analyzed the behavior of the cycle threshold (ORF1ab and N genes) according to the day of follow-up.Results: In the first three follow-ups of the cohort, we found an incidence of SARS-CoV-2 infection of 16.51%. The proportion of positive contacts was 14.08%. The median threshold for cycle threshold was 33.53.Conclusion: We characterized the asymptomatic SARS-CoV-2 infection in a cohort of workers. The identification of asymptomatic infected persons continues to be a challenge for epidemiological surveillance systems.Introducción. La pandemia de COVID-19 ha ocasionado cerca de 25 millones de casos en el mundo. Se ha descrito que los pacientes asintomáticos pueden ser fuentes de transmisión. Sin embargo, es difícil detectarlos y no es claro su papel en la dinámica de transmisión del virus, lo que obstaculiza la implementación de estrategias para la prevención.Objetivo. Describir el comportamiento de la infección asintomática por SARS-CoV-2 en una cohorte de trabajadores del Aeropuerto Internacional El Dorado “Luis Carlos Galán Sarmiento” de Bogotá, Colombia.Materiales y métodos. Se diseñó una cohorte prospectiva de trabajadores del Aeropuerto El Dorado. El seguimiento se inició en junio de 2020 con una encuesta a cada trabajador para caracterizar sus condiciones de salud y trabajo. Cada 21 días se tomó una muestra de hisopado nasofaríngeo para detectar la presencia del SARS-CoV-2 mediante reacción en cadena de la polimerasa con transcriptasa inversa (RT-PCR). Se analizó el comportamiento del umbral del ciclo (cycle threshold) de los genes ORF1ab y N según el día de seguimiento. Resultados. En los primeros tres seguimientos de la cohorte se encontró una incidencia de la infección por SARS-CoV-2 del 16,51 %. La proporción de contactos positivos fue del 14,08 %. La mediana del umbral del ciclo fue de 33,53.Conclusión. Se determinaron las características de la infección asintomática por el SARSCoV-2 en una cohorte de trabajadores. La detección de infectados asintomáticos sigue siendo un reto para los sistemas de vigilancia epidemiológica