Abstract: The influenza-like illness (ILI) sentinel surveillance operates in Brazil to identify respiratory viruses of public health relevance circulating in the country and was first implemented in 2000. Recently, the COVID-19 pandemic reinforced the importance of early detection of the circulation of new viruses in Brazil. Therefore, an analysis of the design of the ILI sentinel surveillance is timely. To this end, we simulated a sentinel surveillance network, identifying the municipalities that would be part of the network according to the criteria defined in the design of the ILI sentinel surveillance and, based on data from tested cases of severe acute respiratory illness (SARI) from 2014 to 2019, we drew samples for each sentinel municipality per epidemiological week. The draw was performed 1,000 times, obtaining the median and 95% quantile interval (95%QI) of virus positivity by Federative Unit and epidemiological week. According to the ILI sentinel surveillance design criteria, sentinel units would be in 64 municipalities, distributed mainly in capitals and their metropolitan areas, recommending 690 weekly samples. The design showed good sensitivity (91.65% considering the 95%QI) for qualitatively detecting respiratory viruses, even those with low circulation. However, there was important uncertainty in the quantitative estimate of positivity, reaching at least 20% in 11.34% of estimates. The results presented here aim to assist in evaluating and updating the ILI sentinel surveillance design. Strategies to reduce uncertainty in positivity estimates need to be evaluated, as does the need for greater spatial coverage. Abstract influenzalike influenza like (ILI 2000 Recently COVID19 COVID 19 COVID-1 Therefore timely end SARI (SARI 201 2019 week 1000 1 000 1,00 times 95 95%QI 95QI QI (95%QI 6 areas 69 91.65% 9165 91 65 (91.65 However 20 1134 11 34 11.34 evaluated coverage 200 COVID1 COVID- 100 00 1,0 9 91.65 916 (91.6 2 113 3 11.3 10 0 1, 91.6 (91. 11. 91. (91 (9 (

Resumen: La vigilancia centinela de la enfermedad tipo infuenza (ETI) funciona en Brasil para identificar los virus respiratorios de importancia para la salud pública que circulan en el país y comenzó a ser implementada en 2000. Recientemente, la pandemia de COVID-19 ha reforzado la importancia de la detección temprana de la circulación de nuevos virus en el territorio brasileño. Así, se hace oportuno un análisis del diseño de la vigilancia centinela de la ETI. Para ello, simulamos una red centinela identificando los municipios que formarían parte de la red según los criterios definidos en el diseño de la vigilancia centinela de la ETI y, a partir de los datos de casos testados de infección respiratoria aguda grave (IRAG) de 2014 a 2019, se extrajeron muestras para cada municipio centinela por semana epidemiológica. El sorteo se repitió 1.000 veces y se obtuvo la mediana y el intervalo cuantílico del 95% (IC95%) de la positividad por virus, por Unidad Federativa y semana epidemiológica. Según los criterios del diseño de la vigilancia centinela de la ETI, unidades centinelas estarían en 64 municipios, distribuidas principalmente en capitales y zonas metropolitanas de las capitales, preconizando 690 muestras semanales. El diseño presentó una buena sensibilidad (total de 91,65% considerando el IC95%) para la detección cualitativa de los virus respiratorios, incluso los de baja circulación. Sin embargo, hubo una importante incertidumbre en la estimación cuantitativa de la positividad, alcanzando al menos el 20% en el 11,34% de las estimaciones. Los resultados presentados aquí tienen como objetivo ayudar en la evaluación y actualización del diseño de la red centinela. Es necesario evaluar las estrategias para reducir la incertidumbre en las estimaciones de positividad, al igual que la necesidad de una mayor cobertura espacial. Resumen (ETI 2000 Recientemente COVID19 COVID 19 COVID-1 brasileño Así ello IRAG (IRAG 201 2019 epidemiológica 1000 1 000 1.00 95 IC95% IC95 IC (IC95% 6 69 semanales total 9165 91 65 91,65 embargo 20 1134 11 34 11,34 espacial 200 COVID1 COVID- 100 00 1.0 9 IC9 (IC95 916 91,6 2 113 3 11,3 10 0 1. (IC9 91, 11, (IC

Resumo: A vigilância sentinela de síndrome gripal atua no Brasil identificando os vírus respiratórios de importância para a saúde pública circulantes no país, e começou a ser implementada em 2000. Recentemente, a pandemia de COVID-19 reforçou a importância da detecção precoce de novos vírus em circulação no território brasileiro. Assim, se faz oportuna uma análise do desenho da vigilância sentinela de síndrome gripal. Para tal, simulamos uma rede sentinela, identificando os municípios que fariam parte da rede segundo os critérios definidos no desenho da vigilância sentinela de síndrome gripal, e, a partir dos dados de casos testados de síndrome respiratória aguda grave (SRAG) de 2014 a 2019, sorteamos amostras para cada município sentinela por semana epidemiológica. O sorteio foi repetido mil vezes, obtendo-se a mediana e intervalo quantílico de 95% (IQ95%) da positividade para cada vírus por Unidade Federativa e semana epidemiológica. Segundo os critérios do desenho da vigilância sentinela de síndrome gripal, unidades sentinelas estariam em 64 municípios, distribuídas principalmente em capitais e suas zonas metropolitanas, o que preconizou 690 amostras semanais. O desenho apresentou boa sensibilidade (total de 91,65%, considerando o IQ95%) para a detecção qualitativa dos vírus respiratórios, mesmo os de baixa circulação. Porém, houve importante incerteza na estimativa quantitativa de positividade, chegando a, pelo menos, 20% em 11,34% das estimativas. Os resultados aqui apresentados visam auxiliar a avaliação e a atualização do desenho da rede sentinela. Estratégias para reduzir a incerteza nas estimativas de positividade precisam ser avaliadas, assim como a necessidade de maior cobertura espacial. Resumo país 2000 Recentemente COVID19 COVID 19 COVID-1 brasileiro Assim tal SRAG (SRAG 201 2019 epidemiológica vezes obtendose obtendo 95 IQ95% IQ95 IQ (IQ95% 6 metropolitanas 69 semanais total 9165 91 65 91,65% Porém menos 20 1134 11 34 11,34 avaliadas espacial 200 COVID1 1 COVID- 9 IQ9 (IQ95 916 91,65 2 113 3 11,3 (IQ9 91,6 11, (IQ 91,

ABSTRACT Objective: To analyze the spatio-temporal dynamics of COVID-19 in the Rio de Janeiro state within the nine health regions, between March 2020 and December 2022. Methods: The Poisson model with random effects was used to smooth and estimate the incidence of COVID-19 hospitalizations reported in the Influenza Epidemiological Surveillance Information System (SIVEP-Gripe) to verify the synchronicity of the epidemic in the state. Results: The COVID-19 epidemic in the state is characterized by the presence of seven peaks during the analyzed period corresponding to seven found. An asynchrony in hospitalizations was identified, varying according to the different virus variants in the nine health regions of the state. The incidence peaks of hospitalizations ranged from 1 to 12 cases per 100,000 inhabitants during the pandemic. Conclusion: This spatio-temporal analysis is applicable to other scenarios, enabling monitoring and decision-making for the control of epidemic diseases in different areas. Objective spatiotemporal spatio temporal COVID19 COVID 19 COVID-1 202 2022 Methods SIVEPGripe SIVEP Gripe (SIVEP-Gripe Results found identified 100000 100 000 100,00 pandemic Conclusion scenarios decisionmaking decision making areas COVID1 COVID- 20 10000 10 00 100,0 2 1000 0 100,

RESUMO Objetivo: Analisar a dinâmica espaço-temporal de COVID-19 no estado do Rio de Janeiro nas nove regiões de saúde, entre março de 2020 e dezembro de 2022. Métodos: Utilizou-se o modelo de Poisson com efeitos aleatórios para suavizar a curva de incidência de hospitalizações por COVID-19 notificadas no Sistema de Informação da Vigilância Epidemiológica da Gripe (Sivep-Gripe) para verificar a sincronicidade da epidemia no estado. Resultados: A epidemia de COVID-19 no estado é caracterizada pela presença de sete picos no período analisado correspondentes a sete variantes encontradas. Identificou-se uma assincronicidade nas hospitalizações, variando de acordo com as diferentes variantes do vírus nas nove regiões de saúde do estado. Os picos de incidência das hospitalizações variaram de 1 a 12 casos por 100 mil habitantes no decorrer da pandemia. Conclusão: Essa análise espaço-temporal é extensível em outros cenários, sendo possível o monitoramento e a tomada de decisões de controle de doenças epidêmicas em várias áreas. Objetivo espaçotemporal espaço temporal COVID19 COVID 19 COVID-1 202 2022 Métodos Utilizouse Utilizou se SivepGripe Sivep (Sivep-Gripe Resultados encontradas Identificouse Identificou 10 pandemia Conclusão cenários áreas COVID1 COVID- 20 2

ABSTRACT Objective: To analyze the spatio-temporal dynamics of COVID-19 in the Rio de Janeiro state within the nine health regions, between March 2020 and December 2022. Methods: The Poisson model with random effects was used to smooth and estimate the incidence of COVID-19 hospitalizations reported in the Influenza Epidemiological Surveillance Information System (SIVEP-Gripe) to verify the synchronicity of the epidemic in the state. Results: The COVID-19 epidemic in the state is characterized by the presence of seven peaks during the analyzed period corresponding to seven found. An asynchrony in hospitalizations was identified, varying according to the different virus variants in the nine health regions of the state. The incidence peaks of hospitalizations ranged from 1 to 12 cases per 100,000 inhabitants during the pandemic. Conclusion: This spatio-temporal analysis is applicable to other scenarios, enabling monitoring and decision-making for the control of epidemic diseases in different areas.

RESUMO Objetivo: Analisar a dinâmica espaço-temporal de COVID-19 no estado do Rio de Janeiro nas nove regiões de saúde, entre março de 2020 e dezembro de 2022. Métodos: Utilizou-se o modelo de Poisson com efeitos aleatórios para suavizar a curva de incidência de hospitalizações por COVID-19 notificadas no Sistema de Informação da Vigilância Epidemiológica da Gripe (Sivep-Gripe) para verificar a sincronicidade da epidemia no estado. Resultados: A epidemia de COVID-19 no estado é caracterizada pela presença de sete picos no período analisado correspondentes a sete variantes encontradas. Identificou-se uma assincronicidade nas hospitalizações, variando de acordo com as diferentes variantes do vírus nas nove regiões de saúde do estado. Os picos de incidência das hospitalizações variaram de 1 a 12 casos por 100 mil habitantes no decorrer da pandemia. Conclusão: Essa análise espaço-temporal é extensível em outros cenários, sendo possível o monitoramento e a tomada de decisões de controle de doenças epidêmicas em várias áreas.

Abstract: Since May 2020, we have been conducting a comprehensive study to understand the natural history of SARS-CoV-2 infection in Rio de Janeiro, Brazil. Our focus has been on following families, systematically collecting respiratory tract swabs and blood samples, monitoring symptoms, and gathering data on vaccine status. This paper aims to describe the household cohort across five epidemic waves of SARS-CoV-2, providing an overview of the collected data and a description of the epidemiological, clinical, and immunological characteristics and incidence of SARS-CoV-2 infection. Our cohort includes 691 participants from 189 households. During the five epidemic waves, we detected 606 infections. The incidence density of SARS-CoV-2 infection ranged from 4 (Delta) to 56 (B.1.1.33) per 1,000 person-week, with a peak in wave B.1.1.33 in all age groups. The seroprevalence of SARS-CoV-2 antibodies (IgG anti spike protein) varied from 37%, in the pre-VoC period, to 99%, in the Omicron period, progressively increasing after each wave in a similar manner regardless of age. As we have monitored the cohort continuously since the beginning of the pandemic, we were able to collect data across different scenarios according to the predominant lineage in circulation. Via active monitoring of families, we were able to carry out an epidemiological surveillance on SARS-CoV-2, including its variants, persistence of symptoms, and changes in immunity over time in the population, contributing to knowledge of the natural history of SARS-CoV-2 infection.

Resumen: Desde mayo de 2020 se realiza un estudio exhaustivo con el fin de estimar el curso natural de la infección por SARS-CoV-2 en Río de Janeiro, Brasil. Se aplica un seguimiento a las familias en el cual se recolectan sistemáticamente muestras de sangre y de las vías respiratorias, se controlan los síntomas y se recogen datos sobre el estado de vacunación. Este artículo tiene como objetivo describir la cohorte de hogares durante cinco olas epidémicas de SARS-CoV-2, y proporcionar una visión general de los datos recopilados y una descripción de las características epidemiológicas, clínicas e inmunológicas, y de la incidencia de la infección por SARS-CoV-2. La cohorte incluyó a 691 participantes de 189 hogares. A lo largo de las cinco olas epidémicas, se detectaron 606 infecciones. La densidad de incidencia de la infección por SARS-CoV-2 varió de 4 (Delta) a 56 (B.1.1.33) por cada 1.000 personas por semana, y fue más alta en la ola B.1.1.33 en todos los grupos de edad. La seroprevalencia de anticuerpos contra el SARS-CoV-2 (proteína IgG antipico) varió del 37% en el período anti-VOC al 99% en el período Ómicron y aumentó ola tras ola de manera similar, independientemente de la edad de los participantes. El monitoreo continuo de la cohorte desde el comienzo de la pandemia permitió recopilar datos en diferentes escenarios según la cepa predominante en circulación. A partir del monitoreo activo de las familias, se realizó una vigilancia epidemiológica del SARS-CoV-2, sus variantes, la persistencia de los síntomas y los cambios en la inmunidad de la población a lo largo del tiempo, contribuyendo al conocimiento del curso natural de la infección por SARS-CoV-2.

Resumo: Desde maio de 2020, temos conduzido um estudo abrangente para entender a história natural da infecção por SARS-CoV-2 no Rio de Janeiro, Brasil. Nosso foco tem sido acompanhar as famílias das quais coletamos sistematicamente amostras de sangue e do trato respiratório, monitoramos os sintomas e reunimos dados sobre o status de vacinação. Este artigo tem como objetivo descrever a coorte de domicílios ao longo de cinco ondas epidêmicas de SARS-CoV-2, fornecendo uma visão geral dos dados coletados e uma descrição das características epidemiológicas, clínicas e imunológicas e da incidência da infecção por SARS-CoV-2. Nossa coorte inclui 691 participantes de 189 domicílios. Ao longo das cinco ondas epidêmicas, detectamos 606 infecções. A densidade de incidência da infecção por SARS-CoV-2 variou de 4 (Delta) a 56 (B.1.1.33) a cada 1.000 pessoas por semana e foi mais alta na onda B.1.1.33 em todas as faixas etárias. A soroprevalência de anticorpos contra o SARS-CoV-2 (proteína IgG anti-spike) variou de 37% no período pré-VoC a 99% no período Omicron e aumentou onda após onda de maneira semelhante, independentemente da idade dos participantes. Como monitoramos a coorte continuamente desde o início da pandemia, pudemos coletar dados em diferentes cenários, de acordo com a cepa predominante em circulação. Por meio do monitoramento ativo das famílias, conseguimos conduzir uma vigilância epidemiológica do SARS-CoV-2, de suas variantes, da persistência dos sintomas e das mudanças na imunidade da população ao longo do tempo, contribuindo para o conhecimento da história natural da infecção pelo SARS-CoV-2.

Abstract: Since May 2020, we have been conducting a comprehensive study to understand the natural history of SARS-CoV-2 infection in Rio de Janeiro, Brazil. Our focus has been on following families, systematically collecting respiratory tract swabs and blood samples, monitoring symptoms, and gathering data on vaccine status. This paper aims to describe the household cohort across five epidemic waves of SARS-CoV-2, providing an overview of the collected data and a description of the epidemiological, clinical, and immunological characteristics and incidence of SARS-CoV-2 infection. Our cohort includes 691 participants from 189 households. During the five epidemic waves, we detected 606 infections. The incidence density of SARS-CoV-2 infection ranged from 4 (Delta) to 56 (B.1.1.33) per 1,000 person-week, with a peak in wave B.1.1.33 in all age groups. The seroprevalence of SARS-CoV-2 antibodies (IgG anti spike protein) varied from 37%, in the pre-VoC period, to 99%, in the Omicron period, progressively increasing after each wave in a similar manner regardless of age. As we have monitored the cohort continuously since the beginning of the pandemic, we were able to collect data across different scenarios according to the predominant lineage in circulation. Via active monitoring of families, we were able to carry out an epidemiological surveillance on SARS-CoV-2, including its variants, persistence of symptoms, and changes in immunity over time in the population, contributing to knowledge of the natural history of SARS-CoV-2 infection. Abstract 2020 SARSCoV2 SARSCoV SARS CoV 2 SARS-CoV- Janeiro Brazil families samples symptoms status SARSCoV2, 2, clinical 69 18 households 60 infections Delta (Delta 5 B1133 B 1 33 (B.1.1.33 1000 000 1,00 personweek, personweek person week, week person-week B.1.1.3 groups IgG protein 37 37% preVoC pre VoC period 99 99% pandemic circulation variants population 202 SARS-CoV 6 B113 3 (B.1.1.3 100 00 1,0 B.1.1. 9 20 B11 (B.1.1. 10 0 1, B.1.1 B1 (B.1.1 B.1. (B.1. B.1 (B.1 B. (B. (B

Resumo: Desde maio de 2020, temos conduzido um estudo abrangente para entender a história natural da infecção por SARS-CoV-2 no Rio de Janeiro, Brasil. Nosso foco tem sido acompanhar as famílias das quais coletamos sistematicamente amostras de sangue e do trato respiratório, monitoramos os sintomas e reunimos dados sobre o status de vacinação. Este artigo tem como objetivo descrever a coorte de domicílios ao longo de cinco ondas epidêmicas de SARS-CoV-2, fornecendo uma visão geral dos dados coletados e uma descrição das características epidemiológicas, clínicas e imunológicas e da incidência da infecção por SARS-CoV-2. Nossa coorte inclui 691 participantes de 189 domicílios. Ao longo das cinco ondas epidêmicas, detectamos 606 infecções. A densidade de incidência da infecção por SARS-CoV-2 variou de 4 (Delta) a 56 (B.1.1.33) a cada 1.000 pessoas por semana e foi mais alta na onda B.1.1.33 em todas as faixas etárias. A soroprevalência de anticorpos contra o SARS-CoV-2 (proteína IgG anti-spike) variou de 37% no período pré-VoC a 99% no período Omicron e aumentou onda após onda de maneira semelhante, independentemente da idade dos participantes. Como monitoramos a coorte continuamente desde o início da pandemia, pudemos coletar dados em diferentes cenários, de acordo com a cepa predominante em circulação. Por meio do monitoramento ativo das famílias, conseguimos conduzir uma vigilância epidemiológica do SARS-CoV-2, de suas variantes, da persistência dos sintomas e das mudanças na imunidade da população ao longo do tempo, contribuindo para o conhecimento da história natural da infecção pelo SARS-CoV-2. Resumo 2020 SARSCoV2 SARSCoV SARS CoV 2 SARS-CoV- Janeiro Brasil respiratório vacinação SARSCoV2, 2, epidemiológicas SARSCoV2. 2. 69 18 60 infecções Delta (Delta 5 B1133 B 1 33 (B.1.1.33 1000 000 1.00 B.1.1.3 etárias proteína antispike anti spike anti-spike 37 préVoC pré VoC 99 semelhante pandemia cenários circulação variantes tempo 202 SARS-CoV 6 B113 3 (B.1.1.3 100 00 1.0 B.1.1. 9 20 B11 (B.1.1. 10 0 1. B.1.1 B1 (B.1.1 B.1. (B.1. B.1 (B.1 B. (B. (B

Resumen: Desde mayo de 2020 se realiza un estudio exhaustivo con el fin de estimar el curso natural de la infección por SARS-CoV-2 en Río de Janeiro, Brasil. Se aplica un seguimiento a las familias en el cual se recolectan sistemáticamente muestras de sangre y de las vías respiratorias, se controlan los síntomas y se recogen datos sobre el estado de vacunación. Este artículo tiene como objetivo describir la cohorte de hogares durante cinco olas epidémicas de SARS-CoV-2, y proporcionar una visión general de los datos recopilados y una descripción de las características epidemiológicas, clínicas e inmunológicas, y de la incidencia de la infección por SARS-CoV-2. La cohorte incluyó a 691 participantes de 189 hogares. A lo largo de las cinco olas epidémicas, se detectaron 606 infecciones. La densidad de incidencia de la infección por SARS-CoV-2 varió de 4 (Delta) a 56 (B.1.1.33) por cada 1.000 personas por semana, y fue más alta en la ola B.1.1.33 en todos los grupos de edad. La seroprevalencia de anticuerpos contra el SARS-CoV-2 (proteína IgG antipico) varió del 37% en el período anti-VOC al 99% en el período Ómicron y aumentó ola tras ola de manera similar, independientemente de la edad de los participantes. El monitoreo continuo de la cohorte desde el comienzo de la pandemia permitió recopilar datos en diferentes escenarios según la cepa predominante en circulación. A partir del monitoreo activo de las familias, se realizó una vigilancia epidemiológica del SARS-CoV-2, sus variantes, la persistencia de los síntomas y los cambios en la inmunidad de la población a lo largo del tiempo, contribuyendo al conocimiento del curso natural de la infección por SARS-CoV-2. Resumen 202 SARSCoV2 SARSCoV SARS CoV 2 SARS-CoV- Janeiro Brasil respiratorias vacunación SARSCoV2, 2, epidemiológicas inmunológicas SARSCoV2. 2. 69 18 60 infecciones Delta (Delta 5 B1133 B 1 33 (B.1.1.33 1000 000 1.00 semana B.1.1.3 proteína antipico 37 antiVOC anti VOC 99 similar circulación variantes tiempo 20 SARS-CoV 6 B113 3 (B.1.1.3 100 00 1.0 B.1.1. 9 B11 (B.1.1. 10 0 1. B.1.1 B1 (B.1.1 B.1. (B.1. B.1 (B.1 B. (B. (B

Resumo: A vigilância sentinela de síndrome gripal atua no Brasil identificando os vírus respiratórios de importância para a saúde pública circulantes no país, e começou a ser implementada em 2000. Recentemente, a pandemia de COVID-19 reforçou a importância da detecção precoce de novos vírus em circulação no território brasileiro. Assim, se faz oportuna uma análise do desenho da vigilância sentinela de síndrome gripal. Para tal, simulamos uma rede sentinela, identificando os municípios que fariam parte da rede segundo os critérios definidos no desenho da vigilância sentinela de síndrome gripal, e, a partir dos dados de casos testados de síndrome respiratória aguda grave (SRAG) de 2014 a 2019, sorteamos amostras para cada município sentinela por semana epidemiológica. O sorteio foi repetido mil vezes, obtendo-se a mediana e intervalo quantílico de 95% (IQ95%) da positividade para cada vírus por Unidade Federativa e semana epidemiológica. Segundo os critérios do desenho da vigilância sentinela de síndrome gripal, unidades sentinelas estariam em 64 municípios, distribuídas principalmente em capitais e suas zonas metropolitanas, o que preconizou 690 amostras semanais. O desenho apresentou boa sensibilidade (total de 91,65%, considerando o IQ95%) para a detecção qualitativa dos vírus respiratórios, mesmo os de baixa circulação. Porém, houve importante incerteza na estimativa quantitativa de positividade, chegando a, pelo menos, 20% em 11,34% das estimativas. Os resultados aqui apresentados visam auxiliar a avaliação e a atualização do desenho da rede sentinela. Estratégias para reduzir a incerteza nas estimativas de positividade precisam ser avaliadas, assim como a necessidade de maior cobertura espacial.

Abstract: The influenza-like illness (ILI) sentinel surveillance operates in Brazil to identify respiratory viruses of public health relevance circulating in the country and was first implemented in 2000. Recently, the COVID-19 pandemic reinforced the importance of early detection of the circulation of new viruses in Brazil. Therefore, an analysis of the design of the ILI sentinel surveillance is timely. To this end, we simulated a sentinel surveillance network, identifying the municipalities that would be part of the network according to the criteria defined in the design of the ILI sentinel surveillance and, based on data from tested cases of severe acute respiratory illness (SARI) from 2014 to 2019, we drew samples for each sentinel municipality per epidemiological week. The draw was performed 1,000 times, obtaining the median and 95% quantile interval (95%QI) of virus positivity by Federative Unit and epidemiological week. According to the ILI sentinel surveillance design criteria, sentinel units would be in 64 municipalities, distributed mainly in capitals and their metropolitan areas, recommending 690 weekly samples. The design showed good sensitivity (91.65% considering the 95%QI) for qualitatively detecting respiratory viruses, even those with low circulation. However, there was important uncertainty in the quantitative estimate of positivity, reaching at least 20% in 11.34% of estimates. The results presented here aim to assist in evaluating and updating the ILI sentinel surveillance design. Strategies to reduce uncertainty in positivity estimates need to be evaluated, as does the need for greater spatial coverage.

Resumen: La vigilancia centinela de la enfermedad tipo infuenza (ETI) funciona en Brasil para identificar los virus respiratorios de importancia para la salud pública que circulan en el país y comenzó a ser implementada en 2000. Recientemente, la pandemia de COVID-19 ha reforzado la importancia de la detección temprana de la circulación de nuevos virus en el territorio brasileño. Así, se hace oportuno un análisis del diseño de la vigilancia centinela de la ETI. Para ello, simulamos una red centinela identificando los municipios que formarían parte de la red según los criterios definidos en el diseño de la vigilancia centinela de la ETI y, a partir de los datos de casos testados de infección respiratoria aguda grave (IRAG) de 2014 a 2019, se extrajeron muestras para cada municipio centinela por semana epidemiológica. El sorteo se repitió 1.000 veces y se obtuvo la mediana y el intervalo cuantílico del 95% (IC95%) de la positividad por virus, por Unidad Federativa y semana epidemiológica. Según los criterios del diseño de la vigilancia centinela de la ETI, unidades centinelas estarían en 64 municipios, distribuidas principalmente en capitales y zonas metropolitanas de las capitales, preconizando 690 muestras semanales. El diseño presentó una buena sensibilidad (total de 91,65% considerando el IC95%) para la detección cualitativa de los virus respiratorios, incluso los de baja circulación. Sin embargo, hubo una importante incertidumbre en la estimación cuantitativa de la positividad, alcanzando al menos el 20% en el 11,34% de las estimaciones. Los resultados presentados aquí tienen como objetivo ayudar en la evaluación y actualización del diseño de la red centinela. Es necesario evaluar las estrategias para reducir la incertidumbre en las estimaciones de positividad, al igual que la necesidad de una mayor cobertura espacial.

ABSTRACT Objective: The present study carried out an analysis of survival according to the status of registration with Primary Health Care (PHC) and of factors associated with death from COVID-19, in cases residing in Programmatic Area 3.1 (PA3.1) with a diagnosis of diabetes (in the notification form or in the electronic medical record), of the Municipality of Rio de Janeiro (RJ), Brazil, in 2020–2021. Methods: A probabilistic linkage of databases was performed based on information on cases notified as COVID-19 and data from the electronic medical records of people living with diabetes. A survival analysis was carried out, using the Cox regression model stratified by age group and adjusted for confounding variables. Results: Individuals registered with the PHC of PA3.1 had almost twice the risk of death from COVID-19 (adjusted hazard ratio [HRadj]=1.91) when compared to those unregistered. This association was stronger in individuals aged 18 to 59 years registered with the PHC (HRadj=2.82) than in individuals aged 60 years or over (HRadj=1.56). Conclusion: Surveillance strategies for identifying and adequately monitoring higher-risk groups, among individuals living with diabetes, within the scope of Primary Health Care, can contribute to reducing mortality from COVID-19. Objective (PHC COVID19, COVID19 COVID 19, 19 31 3 1 3. PA31 PA PA3 (PA3.1 record, record , record) RJ, RJ (RJ) Brazil 20202021 2020 2021 2020–2021 Methods COVID-1 variables Results PA3. HRadj=1.91 HRadj191 HRadj =1.91 91 [HRadj]=1.91 unregistered 5 HRadj=2.82 HRadj282 2 82 (HRadj=2.82 6 HRadj=1.56. HRadj156 HRadj=1.56 . 56 (HRadj=1.56) Conclusion higherrisk higher groups COVID19. 19. COVID1 (PA3. (RJ 2020202 202 2020–202 COVID- HRadj=1.9 HRadj19 191 =1.9 9 [HRadj]=1.9 HRadj=2.8 HRadj28 8 (HRadj=2.8 HRadj15 HRadj=1.5 (HRadj=1.56 (PA3 202020 20 2020–20 HRadj=1. HRadj1 =1. [HRadj]=1. HRadj=2. HRadj2 (HRadj=2. (HRadj=1.5 (PA 20202 2020–2 HRadj=1 =1 [HRadj]=1 HRadj=2 (HRadj=2 (HRadj=1. 2020– HRadj= = [HRadj]= (HRadj= (HRadj=1 [HRadj] (HRadj [HRadj

RESUMO Objetivo: O presente estudo realizou uma análise de sobrevivência segundo situação de cadastro na Atenção Primária à Saúde (APS) e de fatores associados ao óbito por COVID-19, nos casos residentes da Área Programática 3.1 (AP3.1) com diagnóstico de diabetes (na ficha de notificação ou no prontuário eletrônico) do município do Rio de Janeiro, em 2020–2021. Métodos: Foi realizado relacionamento probabilístico de bases de dados com base nas informações dos casos notificados por COVID-19 e dos dados de prontuário eletrônico de pessoas que vivem com diabetes. Conduziu-se uma análise de sobrevivência, utilizando-se o modelo de regressão de Cox estratificado por faixa etária e ajustando-se por variáveis confundidoras. Resultados: Verificou-se que indivíduos cadastrados na APS da AP3.1 possuíam risco quase duas vezes maior de óbito por COVID-19 (hazard ratio ajustada — HRaj=1,91) quando comparados aos não cadastrados na APS da AP3.1. Essa associação foi mais forte naqueles com 18 a 59 anos, cadastrados na APS (HRaj=2,82), do que nos de 60 anos ou mais (HRaj=1,56). Conclusão: Estratégias de vigilância para a identificação e acompanhamento adequado de grupos de maior risco de mortalidade, dentre indivíduos que vivem com DM, no âmbito da APS podem contribuir para a redução da mortalidade em decorrência da COVID-19. Objetivo (APS COVID19, COVID19 COVID 19, 19 31 3 1 3. AP31 AP AP3 (AP3.1 Janeiro 20202021 2020 2021 2020–2021 Métodos COVID-1 Conduziuse Conduziu se utilizandose utilizando ajustandose ajustando confundidoras Resultados Verificouse Verificou AP3. hazard HRaj=1,91 HRaj191 HRaj 91 5 HRaj=2,82, HRaj282 HRaj=2,82 , 2 82 (HRaj=2,82) 6 HRaj=1,56. HRaj156 HRaj=1,56 . 56 (HRaj=1,56) Conclusão DM COVID19. 19. COVID1 (AP3. 2020202 202 2020–202 COVID- HRaj=1,9 HRaj19 9 HRaj28 HRaj=2,8 8 (HRaj=2,82 HRaj15 HRaj=1,5 (HRaj=1,56 (AP3 202020 20 2020–20 HRaj=1, HRaj1 HRaj2 HRaj=2, (HRaj=2,8 (HRaj=1,5 (AP 20202 2020–2 HRaj=1 HRaj=2 (HRaj=2, (HRaj=1, 2020– HRaj= (HRaj=2 (HRaj=1 (HRaj= (HRaj

RESUMO Objetivo: O presente estudo realizou uma análise de sobrevivência segundo situação de cadastro na Atenção Primária à Saúde (APS) e de fatores associados ao óbito por COVID-19, nos casos residentes da Área Programática 3.1 (AP3.1) com diagnóstico de diabetes (na ficha de notificação ou no prontuário eletrônico) do município do Rio de Janeiro, em 2020–2021. Métodos: Foi realizado relacionamento probabilístico de bases de dados com base nas informações dos casos notificados por COVID-19 e dos dados de prontuário eletrônico de pessoas que vivem com diabetes. Conduziu-se uma análise de sobrevivência, utilizando-se o modelo de regressão de Cox estratificado por faixa etária e ajustando-se por variáveis confundidoras. Resultados: Verificou-se que indivíduos cadastrados na APS da AP3.1 possuíam risco quase duas vezes maior de óbito por COVID-19 (hazard ratio ajustada — HRaj=1,91) quando comparados aos não cadastrados na APS da AP3.1. Essa associação foi mais forte naqueles com 18 a 59 anos, cadastrados na APS (HRaj=2,82), do que nos de 60 anos ou mais (HRaj=1,56). Conclusão: Estratégias de vigilância para a identificação e acompanhamento adequado de grupos de maior risco de mortalidade, dentre indivíduos que vivem com DM, no âmbito da APS podem contribuir para a redução da mortalidade em decorrência da COVID-19.

ABSTRACT Objective: The present study carried out an analysis of survival according to the status of registration with Primary Health Care (PHC) and of factors associated with death from COVID-19, in cases residing in Programmatic Area 3.1 (PA3.1) with a diagnosis of diabetes (in the notification form or in the electronic medical record), of the Municipality of Rio de Janeiro (RJ), Brazil, in 2020–2021. Methods: A probabilistic linkage of databases was performed based on information on cases notified as COVID-19 and data from the electronic medical records of people living with diabetes. A survival analysis was carried out, using the Cox regression model stratified by age group and adjusted for confounding variables. Results: Individuals registered with the PHC of PA3.1 had almost twice the risk of death from COVID-19 (adjusted hazard ratio [HRadj]=1.91) when compared to those unregistered. This association was stronger in individuals aged 18 to 59 years registered with the PHC (HRadj=2.82) than in individuals aged 60 years or over (HRadj=1.56). Conclusion: Surveillance strategies for identifying and adequately monitoring higher-risk groups, among individuals living with diabetes, within the scope of Primary Health Care, can contribute to reducing mortality from COVID-19.

The study aimed to analyze the socio-spatial differences in COVID-19 mortality in the pandemic’s three waves in the city of Buenos Aires, Argentina. COVID-19 mortality data were obtained from the COVID-19 Database and reported by the Buenos Aires Autonomous Government from March 7, 2020, to September 30, 2021. Three waves were identified: the first from March to December 2020, the second from December 2020 to March 2021, and the third from March to September 2021. Multivariate regressions were calculated for each wave to analyze the association between risk of COVID-19 mortality in two age groups (0-59 years and 60 years or older) and the percentage of households with unmet basic needs as indicator of neighborhood poverty level, and population density. During the first wave and in both age groups, the neighborhood in the tertile with the highest percentages of households with unmet basic needs showed higher risk of COVID-19 mortality when compared to neighborhoods in the tertile with the lowest percentages of households with unmet basic needs. These inequalities disappeared in the second wave in both age groups, while the third wave saw a similar geographic pattern to the first wave. Higher levels of immunity in neighborhoods with high poverty levels might partially explain the absence of socio-spatial inequalities in the second wave, while the emergence of the gamma and lambda variants could partially explain the return to inequalities observed in the first wave.

Nuestro propósito fue investigar las diferencias de las desigualdades socioespaciales de la mortalidad por COVID-19 entre tres olas de propagación del virus en la Ciudad Autónoma de Buenos Aires (CABA), Argentina. Los datos de mortalidad por COVID-19 se obtuvieron de la base de datos de casos de COVID-19, informados por el gobierno de la CABA, desde el 7 de marzo de 2020 hasta el 30 de septiembre de 2021. Se determinaron tres olas: la primera ola, entre los meses de marzo y diciembre de 2020, la segunda ola, entre diciembre y marzo de 2021, y la tercera ola, entre marzo y septiembre de 2021. En cada ola se calcularon regresiones multivariadas para analizar la asociación entre el riesgo de mortalidad por COVID-19, en dos grupos etarios (0-59 años y 60 o más años), y el porcentaje de hogares con necesidades básicas insatisfechas, como indicador del nivel de pobreza de los barrios, y la densidad poblacional. Durante la primera ola y en ambos grupos etarios, los barrios del tercil con mayores porcentajes de hogares con necesidades básicas insatisfechas tuvieron un riesgo mayor de mortalidad por COVID-19, en comparación a los barrios del tercil con menores porcentajes de hogares con necesidades básicas insatisfechas. Estas desigualdades desaparecieron durante la segunda ola en ambos grupos etarios, mientras que en la tercera ola pareció emerger un patrón geográfico similar al de la primera ola. Es posible que mayores niveles de inmunidad en barrios con niveles altos de pobreza pudieran explicar parcialmente la ausencia de desigualdades socioespaciales durante la segunda ola, mientras que la irrupción de las variantes gamma y lambda podría explicar parcialmente el retorno a las desigualdades observadas en la primera ola.

A proposta era investigar as diferenças nas desigualdades socioespaciais da mortalidade por COVID-19 entre três ondas de propagação do vírus na Cidade Autônoma de Buenos Aires, Argentina. Os dados de mortalidade por COVID-19 foram obtidos a partir da base de dados dos casos de COVID-19 informados pelo governo da Cidade Autônoma de Buenos Aires, do dia 7 de março de 2020, até 30 de setembro de 2021. Foram identificadas três ondas: a primeira, entre os meses de março e dezembro de 2020, a segunda, entre dezembro e março de 2021, e a terceira, entre março e setembro de 2021. Para cada uma delas, foram calculadas regressões multivariadas, visando analisar a associação entre o risco de mortalidade por COVID-19 em dois grupos etários (0-59 anos e 60 anos ou mais), e o percentual de domicílios com necessidades básicas não atendidas, como indicador do nível de pobreza dos bairros, e a densidade populacional. Durante a primeira onda e em ambos grupos etários, os bairros do tercil com maiores percentuais de domicílios com necessidades básicas não atendidas apresentaram um risco maior de mortalidade por COVID-19 na comparação com os bairros do tercil com menores taxas de domicílios com necessidades básicas não atendidas. Estas desigualdades desapareceram durante a segunda onda nos dois grupos etários, ao passo que, na terceira onda parece ter emergido um padrão geográfico similar ao da primeira onda. Maiores níveis de imunidade em bairros com altas taxas de pobreza poderiam explicar parcialmente a ausência de desigualdades socioespaciais durante a segunda onda, sendo que a irrupção das variantes gama e lambda poderia explicar parcialmente a volta para as desigualdades observadas na primeira onda.

A proposta era investigar as diferenças nas desigualdades socioespaciais da mortalidade por COVID-19 entre três ondas de propagação do vírus na Cidade Autônoma de Buenos Aires, Argentina. Os dados de mortalidade por COVID-19 foram obtidos a partir da base de dados dos casos de COVID-19 informados pelo governo da Cidade Autônoma de Buenos Aires, do dia 7 de março de 2020, até 30 de setembro de 2021. Foram identificadas três ondas: a primeira, entre os meses de março e dezembro de 2020, a segunda, entre dezembro e março de 2021, e a terceira, entre março e setembro de 2021. Para cada uma delas, foram calculadas regressões multivariadas, visando analisar a associação entre o risco de mortalidade por COVID-19 em dois grupos etários (0-59 anos e 60 anos ou mais), e o percentual de domicílios com necessidades básicas não atendidas, como indicador do nível de pobreza dos bairros, e a densidade populacional. Durante a primeira onda e em ambos grupos etários, os bairros do tercil com maiores percentuais de domicílios com necessidades básicas não atendidas apresentaram um risco maior de mortalidade por COVID-19 na comparação com os bairros do tercil com menores taxas de domicílios com necessidades básicas não atendidas. Estas desigualdades desapareceram durante a segunda onda nos dois grupos etários, ao passo que, na terceira onda parece ter emergido um padrão geográfico similar ao da primeira onda. Maiores níveis de imunidade em bairros com altas taxas de pobreza poderiam explicar parcialmente a ausência de desigualdades socioespaciais durante a segunda onda, sendo que a irrupção das variantes gama e lambda poderia explicar parcialmente a volta para as desigualdades observadas na primeira onda.

The study aimed to analyze the socio-spatial differences in COVID-19 mortality in the pandemic’s three waves in the city of Buenos Aires, Argentina. COVID-19 mortality data were obtained from the COVID-19 Database and reported by the Buenos Aires Autonomous Government from March 7, 2020, to September 30, 2021. Three waves were identified: the first from March to December 2020, the second from December 2020 to March 2021, and the third from March to September 2021. Multivariate regressions were calculated for each wave to analyze the association between risk of COVID-19 mortality in two age groups (0-59 years and 60 years or older) and the percentage of households with unmet basic needs as indicator of neighborhood poverty level, and population density. During the first wave and in both age groups, the neighborhood in the tertile with the highest percentages of households with unmet basic needs showed higher risk of COVID-19 mortality when compared to neighborhoods in the tertile with the lowest percentages of households with unmet basic needs. These inequalities disappeared in the second wave in both age groups, while the third wave saw a similar geographic pattern to the first wave. Higher levels of immunity in neighborhoods with high poverty levels might partially explain the absence of socio-spatial inequalities in the second wave, while the emergence of the gamma and lambda variants could partially explain the return to inequalities observed in the first wave.

Nuestro propósito fue investigar las diferencias de las desigualdades socioespaciales de la mortalidad por COVID-19 entre tres olas de propagación del virus en la Ciudad Autónoma de Buenos Aires (CABA), Argentina. Los datos de mortalidad por COVID-19 se obtuvieron de la base de datos de casos de COVID-19, informados por el gobierno de la CABA, desde el 7 de marzo de 2020 hasta el 30 de septiembre de 2021. Se determinaron tres olas: la primera ola, entre los meses de marzo y diciembre de 2020, la segunda ola, entre diciembre y marzo de 2021, y la tercera ola, entre marzo y septiembre de 2021. En cada ola se calcularon regresiones multivariadas para analizar la asociación entre el riesgo de mortalidad por COVID-19, en dos grupos etarios (0-59 años y 60 o más años), y el porcentaje de hogares con necesidades básicas insatisfechas, como indicador del nivel de pobreza de los barrios, y la densidad poblacional. Durante la primera ola y en ambos grupos etarios, los barrios del tercil con mayores porcentajes de hogares con necesidades básicas insatisfechas tuvieron un riesgo mayor de mortalidad por COVID-19, en comparación a los barrios del tercil con menores porcentajes de hogares con necesidades básicas insatisfechas. Estas desigualdades desaparecieron durante la segunda ola en ambos grupos etarios, mientras que en la tercera ola pareció emerger un patrón geográfico similar al de la primera ola. Es posible que mayores niveles de inmunidad en barrios con niveles altos de pobreza pudieran explicar parcialmente la ausencia de desigualdades socioespaciales durante la segunda ola, mientras que la irrupción de las variantes gamma y lambda podría explicar parcialmente el retorno a las desigualdades observadas en la primera ola.

ABSTRACT INTRODUCTION Varicella is a vaccine-preventable disease with marked seasonality. Few studies incorporate climatic variables to understand the epidemiological characteristics of this disease. The aim was to evaluate the relationship between varicella incidence and climatic variables in Tucumán (a province with temperate subtropical climate) during 2005-2019. METHODS The relationship in pre- (2005-2014) and post-vaccination (2015-2019) periods was analyzed, identifying the associated climatic variables and the cut-off point where the risk of transmission increased. An observational ecological study was carried out with secondary data sources. R software was used. The information was split into three time series: 2005-2009, 2010-2014 and 2015-2019. For each period, a description of the time series was performed and generalized additive models (GAMs) were built using a negative binomial distribution. RESULTS A seasonal behavior was observed, with peak incidence during spring in all periods. In the post-vaccination period, the peak occurred later (epidemiological week [EW] 46) than in the pre-vaccination periods (EW 43 and 42). Maximum temperature and relative humidity were associated during the first two periods, while minimum temperature, wind and thermal amplitude were associated in the third one. DISCUSSION This study helped establish the relationship between climatic variables and varicella in Tucumán.

RESUMEN INTRODUCCIÓN La varicela es una enfermedad inmunoprevenible con marcada estacionalidad. Pocos estudios incorporan variables climáticas para entender sus características epidemiológicas. El objetivo fue evaluar la relación entre la incidencia de varicela con variables climáticas en Tucumán (una provincia con clima templado subtropical) durante 2005-2019. MÉTODOS Se analizó la relación en los períodos previo y posterior a la vacuna (2005-2014 y 2015-2019, respectivamente), identificando las variables climáticas asociadas y el punto de corte en donde aumentó el riesgo de transmisión. Se trató de un estudio observacional de tipo ecológico con fuentes de datos secundarias. Se utilizó el software R. La información se segmentó en tres series de tiempo: 2005-2009; 2010-2014 y 2015-2019. Para cada período, se realizó una descripción de la serie y se construyeron modelos aditivos generalizados (GAM) con distribución binomial negativa. RESULTADOS Se encontró un comportamiento estacional con pico máximo de incidencia durante la primavera en todos los períodos. En el período posvacuna, el pico se registró más tarde (semana epidemiológica [SE] 46) que en los períodos prevacuna (SE 43 y 42). La temperatura máxima y la humedad relativa se asociaron durante los dos primeros períodos, mientras que la temperatura mínima, el viento y la amplitud térmica se asociaron en el tercero. DISCUSIÓN El trabajo permitió establecer la relación existente entre variables climáticas y varicela en Tucumán.

ABSTRACT COVID-19 is an infectious disease caused by the recently discovered coronavirus SARS-Cov-2. The disease became pandemic affecting many countries globally, including Brazil. Considering the expansion process and particularities during the initial stages of the epidemic, we aimed to analyze the spatial and spatiotemporal patterns of COVID-19 occurrence and to identify priority risk areas in Minas Gerais State, Southeast Brazil. An ecological study was performed considering all data from human cases of COVID-19 confirmed from the epidemiological week (EW) 11 (March 08, 2020) to EW 26 (June 27, 2020). Crude and smoothed incidence rates were used to analyze the distribution of disease patterns based on global and local indicators of spatial association and space-time risk assessment. Positive spatial autocorrelation and spatial dependence were found. Our results suggest that the metropolitan region of the State capital Belo Horizonte (MRBH) and Vale do Rio Doce mesoregions, as major epidemic foci in the beginning of the expansion process, have had important influence on the dispersion of SARS-CoV-2 in Minas Gerais State. Triangulo Mineiro/Alto Paranaiba region presented the highest risk of infection. In addition, six statistically significant spatiotemporal clusters were identified in the State, three at high risk and three at low risk. Our findings contribute to a greater understanding of the space-time disease dynamic and discuss strategies for identification of priority areas for COVID-19 surveillance and control.

Resumo O objetivo do estudo foi avaliar o risco de infecção por HIV em homens que fazem sexo com homens (HSH) a partir do desenvolvimento de um índice que considere as redes de parceiros sexuais. As variáveis do índice foram faixa etária, raça/cor, escolaridade, tipo de relacionamento, uso de preservativo em relações receptivas e insertivas, autopercepção da chance de se infectar pelo HIV, história de infecções sexualmente transmissíveis, além dos resultados dos testes rápidos para HIV. Foram utilizados dados de uma pesquisa de rede egocêntricas HSH, com desenho transversal, realizada no Rio de Janeiro entre 2014 e 2015. O voluntário inicial da pesquisa é denominado ego, cada parceiro é alter, e cada par de pessoas em um relacionamento é a díade. Utilizou-se regressão logística múltipla para definição dos coeficientes das equações para elaboração dos índices. O índice variou de 0 a 1, quanto mais próximo de 1, maior o risco de infecção por HIV. A prevalência de HIV dos egos foi de 13,9%. A média do índice dos egos com teste HIV reagente foi 57% maior do que aqueles não reagentes, o mesmo perfil foi observado nos valores dos índices das díades. O índice permitiu incorporar os dados das redes por meio das díades e contribuiu para a identificação de indivíduos com maior chance de aquisição do HIV.

Abstract This study aimed to evaluate the risk of HIV infection in men who have sex with men (MSM) by developing an index that considers sex partner networks. The index variables were age, ethnicity/skin color, schooling, relationship type, condom use in receptive and insertive relationships, self-perception of the possibility of HIV infection, sexually transmitted infections, and rapid HIV testing results. We used data from a cross-sectional MSM egocentric network survey conducted in Rio de Janeiro between 2014 and 2015. The initial research volunteer is called ego, each partner is called alter, and each pair of people in a relationship is called the dyad. Multiple logistic regression was used to define the coefficients of the equations for the elaboration of the indices. The index ranged from 0 to 1; the closer to 1, the higher the risk of HIV infection. HIV prevalence was 13.9% among egos. The mean egos index with an HIV-reactive test was 57% higher than non-reactive, and the same profile was observed in the index values of dyads. The index allowed the incorporation of network data through the dyads and contributed to the identification of individuals with a higher likelihood of acquiring HIV.

Resumo O objetivo do estudo foi avaliar o risco de infecção por HIV em homens que fazem sexo com homens (HSH) a partir do desenvolvimento de um índice que considere as redes de parceiros sexuais. As variáveis do índice foram faixa etária, raça/cor, escolaridade, tipo de relacionamento, uso de preservativo em relações receptivas e insertivas, autopercepção da chance de se infectar pelo HIV, história de infecções sexualmente transmissíveis, além dos resultados dos testes rápidos para HIV. Foram utilizados dados de uma pesquisa de rede egocêntricas HSH, com desenho transversal, realizada no Rio de Janeiro entre 2014 e 2015. O voluntário inicial da pesquisa é denominado ego, cada parceiro é alter, e cada par de pessoas em um relacionamento é a díade. Utilizou-se regressão logística múltipla para definição dos coeficientes das equações para elaboração dos índices. O índice variou de 0 a 1, quanto mais próximo de 1, maior o risco de infecção por HIV. A prevalência de HIV dos egos foi de 13,9%. A média do índice dos egos com teste HIV reagente foi 57% maior do que aqueles não reagentes, o mesmo perfil foi observado nos valores dos índices das díades. O índice permitiu incorporar os dados das redes por meio das díades e contribuiu para a identificação de indivíduos com maior chance de aquisição do HIV.

Abstract This study aimed to evaluate the risk of HIV infection in men who have sex with men (MSM) by developing an index that considers sex partner networks. The index variables were age, ethnicity/skin color, schooling, relationship type, condom use in receptive and insertive relationships, self-perception of the possibility of HIV infection, sexually transmitted infections, and rapid HIV testing results. We used data from a cross-sectional MSM egocentric network survey conducted in Rio de Janeiro between 2014 and 2015. The initial research volunteer is called ego, each partner is called alter, and each pair of people in a relationship is called the dyad. Multiple logistic regression was used to define the coefficients of the equations for the elaboration of the indices. The index ranged from 0 to 1; the closer to 1, the higher the risk of HIV infection. HIV prevalence was 13.9% among egos. The mean egos index with an HIV-reactive test was 57% higher than non-reactive, and the same profile was observed in the index values of dyads. The index allowed the incorporation of network data through the dyads and contributed to the identification of individuals with a higher likelihood of acquiring HIV.

Em um contexto de transmissão comunitária e escassez de vacinas, a vacinação contra a COVID-19 deve focar na redução direta da morbidade e da mortalidade causadas pela doença. Portanto, é fundamental a definição de grupos prioritários para a vacinação pelo Programa Nacional de Imunizações (PNI), baseada no risco de hospitalização e óbito pela doença. Para tal, calculamos o sobrerrisco por sexo, faixa etária e comorbidades por meio dos registros de hospitalização e óbito por síndrome respiratória aguda grave com confirmação de COVID-19 (SRAG-COVID) em todo o Brasil nos primeiros seis meses de epidemia. Apresentaram maior sobrerrisco pessoas do sexo masculino (hospitalização = 1,1 e óbito = 1,2), pessoas acima de 45 anos para hospitalização (SRfe variando de 1,1 a 8,5) e pessoas acima de 55 anos para óbitos (SRfe variando de 1,5 a 18,3). Nos grupos de comorbidades, doença renal crônica, diabetes mellitus, doença cardiovascular e pneumopatia crônica conferiram sobrerrisco, enquanto para asma não houve evidência. Ter doença renal crônica ou diabetes mellitus e 60 anos ou mais mostrou-se um fator ainda mais forte, alcançando sobrerrisco de óbito 14 e 10 vezes maior do que na população geral, respectivamente. Para todas as comorbidades, houve um sobrerrisco mais alto em idades maiores, com um gradiente de diminuição em faixas mais altas. Esse padrão se inverteu quando consideramos o sobrerrisco em relação à população geral, tanto para hospitalização quanto para óbito. O presente estudo forneceu evidências a respeito do sobrerrisco de hospitalização e óbito por SRAG-COVID, auxiliando na definição de grupos prioritários para a vacinação contra a COVID-19.

In a context of community transmission and shortage of vaccines, COVID-19 vaccination should focus on directly reducing the morbidity and mortality caused by the disease. It was thus essential to define priority groups for vaccination by the Brazilian National Immunization Program (PNI in Portuguese), based on the risk of hospitalization and death from the disease. We calculated overrisk according to sex, age group, and comorbidities using hospitalization and death records from severe acute respiratory illness with confirmation of COVID-19 (SARI-COVID) in all of Brazil in the first 6 months of the epidemic. Higher overrisk was associated with male sex (hospitalization = 1.1 and death = 1.2), age over 45 years for hospitalization (OvRag ranging from 1.1 to 8.5), and age over 55 year for death (OvRag ranging from 1.5 to 18.3). In the groups with comorbidities, chronic kidney disease, diabetes mellitus, cardiovascular disease, and chronic lung disease were associated with overrisk, while there was no such evidence for asthma. Chronic kidney disease or diabetes and age over 60 showed an even stronger association, reaching overrisk of death 14 and 10 times greater than in the general population, respectively. For all the comorbidities, there was higher overrisk at older ages, with a downward gradient in the oldest age groups. This pattern was reversed when examining overrisk in the general population, for both hospitalization and death. The current study provided evidence of overrisk of hospitalization and death from SARI-COVID, assisting the definition of priority groups for COVID-19 vaccination.

En un contexto de transmisión comunitaria y escasez de vacunas, la vacunación contra la COVID-19 debe enfocarse en la reducción directa de la morbilidad y de la mortalidad causadas por la enfermedad. Por lo tanto, es fundamental la definición de grupos prioritarios para la vacunación por el Programa Nacional de Inmunizaciones (PNI), basada en el riesgo de hospitalización y óbito por la enfermedad. Para tal fin, calculamos el sobrerriesgo por sexo, franja de edad y comorbilidades mediante los registros de hospitalización y óbito por síndrome respiratorio agudo grave con confirmación de COVID-19 (SRAG-COVID) en todo Brasil, durante los primeros seis meses de epidemia. Presentaron mayor sobrerriesgo personas del sexo masculino (hospitalización = 1,1 y óbito = 1,2), personas por encima de 45 años para hospitalización (SRfe variando de 1,1 a 8,5) y personas por encima de 55 años para óbitos (SRfe variando de 1,5 a 18,3). En los grupos de comorbilidades, enfermedad renal crónica, diabetes mellitus, enfermedad cardiovascular y neumopatía crónica ofrecieron sobrerriesgo, mientras que para el asma no hubo evidencia. Sufrir una enfermedad renal crónica o diabetes mellitus y tener 60 años o más mostró un factor todavía más fuerte, alcanzando sobrerriesgo de enfermedad 14 y 10 veces mayor que en la población general, respectivamente. Para todas las comorbilidades, hubo un sobrerriesgo más alto en edades mayores, con un gradiente de disminución en franjas más altas. Este patrón se invirtió cuando consideramos el sobrerriesgo en relación con la población general, tanto para hospitalización como para óbito. El presente estudio proporcionó evidencias respecto al sobrerriesgo de hospitalización y óbito por SRAG-COVID, ayudando en la definición de grupos prioritarios para la vacunación contra la COVID-19.