在菲律宾马尼拉实施国家疫苗接种规划之前，SARS-CoV-2血清阳性率和感染率:重复横断面分析

背景

SARS-CoV-2血清流行病学研究用于指导公共卫生决策和为新出现的传染病做好准备。菲律宾的疾病发病率估计有限，菲律宾是西太平洋地区报告的冠状病毒相关死亡人数最多的国家。我们的目的是在实施国家冠状病毒疾病疫苗接种计划之前估计马尼拉大都会门诊患者的SARS-CoV-2血清阳性率和感染率。

方法

我们在菲律宾马尼拉圣拉扎罗医院的动物咬伤诊所进行了重复的横断面调查，时间为2020年5月至2021年3月，间隔3个月。多变量逻辑回归用于评估不同特征与感染状态(包括血清阳性)之间的关联。

结果

总共有615名参与者被纳入研究，每个研究周期从115到174人不等。血清阳性率在第一阶段(11.3%)和第二阶段(46.8%)之间翻了两番，此后趋于平稳(第三阶段46.0%，第四阶段44.6%)。在血清阳性的参与者中，总抗体浓度在第一到第三期是相当的，但在第三和第四期之间下降。感染患病率在入组期间具有可比性(范围为2.9-9.5%)。高等教育[aOR 0.42 (95% CI 0.26, 0.67)]具有保护作用，一线工作[aOR 1.81 (95% CI 1.18, 2.80)]与血清阳性几率增加相关。一线工作状态[aOR 2.27 (95% CI 1.10, 4.75)]和家庭人口较多[aOR 2.45 (95% CI 1.18, 5.49)]与感染几率增加相关。

结论

在第一次和第二次登记期间的3个月内，血清阳性率翻了两番，与2020年初马尼拉大都会的高感染负担相吻合。我们的研究结果表明，在不引入疫苗的情况下，人群水平SARS-CoV-2感染诱导免疫力的上升和潜在下降是有限的。这些结果可能会增加我们对包括冠状病毒在内的新发传染病的免疫机制的理解。

2020年3月，菲律宾被加强社区隔离，预示着全球冠状病毒病(COVID-19)大流行期间最长和最严格的封锁之一[1]。对这一流行病采取的证券化应对措施包括国际和地方边境限制、关闭除必要场所和服务外的所有场所和服务、停止大规模公共交通工具、下令呆在家里，以及严格的个人防护装备使用政策[2]。尽管采取了这些遏制措施，但截至2021年12月，该国报告的与covid -19相关的累计病例和死亡人数仍是西太平洋地区最多的[3.]。

血清学检测检测过去和/或当前感染的存在，血清流行病学研究用于在引入大规模免疫之前估计COVID-19的实际流行率。目前的证据表明，识别SARS-CoV-2的抗体在发病后2-3周达到峰值，并可能在6-12个月内仍可检测到[4]。在大流行早期，血清流行病学调查用于研究COVID-19的负担和传播，并指导有限资源(包括疫苗)的分配[5]。到2020年12月，一般人群的全球血清患病率估计较低(中位数为4.5%)，但亚人群之间存在显著的异质性，从围产期妇女(0.6%)到辅助生活设施中的人(59.0%)[6]。

血清流行病学研究的重点是特定人群，如献血者[7]、癌症患者[8]和医护人员[9]。对菲律宾的血清患病率及其随时间变化的了解甚少。我们在菲律宾马尼拉大都会的一家三级传染病转诊医院进行了反复的横断面调查，以估计在门诊动物咬伤诊所就诊的患者和接触者中SARS-CoV-2的血清阳性率和感染率，作为集水区人口的替代品。

研究设计

这项重复横断面分析是一项大型急性呼吸道感染(ARI)研究的一部分，旨在描述菲律宾马尼拉大都会圣拉扎罗医院(San Lazaro Hospital, SLH)患者、医护人员(HCW)和家庭接触者中ARI的流行病学和临床特征。

设置

动物咬伤诊所(ABC)位于门诊部，通过国家健康保险系统在使用点免费向所有人提供狂犬病暴露后预防。大多数来诊所的人都来自马尼拉大都会。SLH-ABC是全国最大的动物咬伤治疗中心之一，每天平均接待200名新患者。其他类似的中心在封锁期间减少了运营或关闭，10，11]， SLH-ABC继续运营。

入学分四个阶段进行，大约间隔3个月:2020年5月29日至7月3日;2020年8月28日至9月25日;2020年12月1日至2021年1月15日;2021年3月1日至23日。在研究期间，马尼拉大都会经历了不同程度的封锁。1）.在第一个登记期间，非必要工人被禁止外出旅行。在第二至第四次入组期间，除临床易感者、老人和儿童外，大多数人被允许离开家庭。此外，在第三期登记期间，17岁及以下未成年人被要求留在家中[12]。第二次招募期与第一波疫情下行轨迹重合，第四次招募期与全国第二波疫情上升轨迹重合[13]。于2021年3月及2021年5月分别为卫生保健员及非卫生保健员接种疫苗[14]。

参与者

在ABC咨询的新患者和/或其超过1岁的家庭联系人符合入组条件。在每个数据收集期间，研究护士在专门的等候区与诊所参加者接触。ABC参与者被邀请参加，提供书面知情同意书的参与者被连续入组。每天的招聘没有限制。

结果

基于症状性COVID-19患者的研究，采用Elecsys抗sars - cov -2免疫分析法(罗氏诊断公司，巴塞尔，瑞士)评估血清阳性，灵敏度为99.5%，特异性为99.8% [15，16]。反应性试验的截止指数设定为≥1 AU/mL。该测试可测量SARS-CoV-2的总抗体，包括IgG、IgA和IgM，但不返回免疫球蛋白类特异性结果[17]。

采用Corman等从鼻咽和口咽拭子标本中提取病毒RNA (Qiagen viral RNA Mini Kit, Hilden, Germany)，采用实时聚合酶链反应(RT-PCR)检测RdRP和E基因，确认COVID-19感染。18]和Nao等。[19] StepOnePlus实时PCR系统(美国马萨诸塞州应用生物系统公司)的协议。

我们将血清阳性率定义为具有SARS-CoV-2抗体的人群比例，感染率定义为RT-PCR检测到SARS-CoV-2 RNA的人群比例。

其他数据

通过问卷调查收集参与者的人口统计学、社会经济信息、病史、COVID-19暴露史、个人防护措施和临床症状。为了对暴露风险进行分类，根据卫生部(DOH)疫苗接种优先框架，将报告的参与者职业分为一线必要和非一线必要工作状态[14]。一线工作者包括医护人员、制服人员、卫生人员、司机、配送和物流人员、食品生产和杂货人员、体力劳动者、保安人员、正式和非正式摊贩、保健人员以及司法、安全、运输和社会保障部门的政府工作人员。

访谈资料透过REDCap以电子方式收集及储存[20.]。RT-PCR及血清学结果通过Microsoft Excel文件提供[21]，然后通过REDCap以电子方式输入和存储。

样本大小

每个入组期的最小样本量为100人，可以估计至少15%的血清患病率，绝对精度为10%。

统计方法

我们总结了参与者的特征(人口统计学、医疗和暴露史、个人防护措施、是否存在COVID-19症状、SARS-CoV-2阳性和血清阳性)，并按数据收集期进行分层。连续资料用均数(SD)和中位数(IQR)表示，分类资料用数(%)表示。采用卡方检验和单因素方差分析来评估四个时期参与者特征的差异。感染率和血清阳性率均以95%二项置信区间报告。为了调查参与者特征与SARS-CoV-2感染和血清阳性之间的关系，我们使用了逻辑回归。基于似然比检验(LRT)的单变量分析中与结果相关的特征p值< 0.1被考虑纳入逐步多变量模型构建，如果调整后的最终模型中具有和不具有该特征的LRT具有，则保留p值< 0.05。我们在模型构建过程中纳入了性别、年龄组和入学期。在R和RStudio中进行数据清理、分析和可视化[22]。

参与者

总共招募了615名个体参与者(每期115-174名参与者)。表格1显示已登记参与者的特征。总体而言，大约一半(55.6%)的参与者是女性;86.0%为工作年龄的成年人;老年人(60岁及以上)占4.7%，儿童(< 18岁)占9.3%。在558名成年人中，36.4%为前线工作人员，73.7%受过专上教育。在57名年龄< 18岁的参与者中，有两人(3.5%)报告从事一般商品或日用品的工作sari-sari店铺摊贩和前线工人，有5人(8.8%)报曾接受专上教育。471名(76.6%)参与者的月家庭收入数据可用，其中57名儿童参与者中有32名(56.1%)。

120名(19.5%)参与者中至少存在一种合并症，包括高血压(11.2%)、糖尿病(3.1%)、支气管哮喘(2.6%)、脑血管疾病(1.8%)和慢性阻塞性肺疾病(1.0%)。29名(4.7%)参与者报告有两种或两种以上合并症。63名(10.2%)参与者每周至少有几天经常吸烟，其中包括57名儿童参与者中的2名(3.5%)。此外，30名(4.9%)参与者报告每周至少喝几天酒精饮料，其中包括57名儿童参与者中的2名(3.5%)。

在四个入组期间，参与者的性别、年龄、一线工作状态、家庭月收入、是否存在医疗合并症、经常吸烟和经常饮酒的分布相似。在所有登记期间，在公共场合定期佩戴口罩、进食和如厕时洗手的报告都很高。此外，最近与任何疑似或确诊COVID-19患者接触的报告很低(范围为0-4.5%)。

观察到不同时期参与者特征的以下差异。在第一次登记期间，更多的参与者报告了呼吸道症状(p< 0.001)，来自较大的家庭(p= 0.003)，近期接触过任何有呼吸道症状的人(p< 0.001)，并与有COVID-19体征和症状的人住在一起(p< 0.001)。在第二个登记期，更多的参与者报告在家中保持社交距离(至少一米)(p= 0.001)及从户外返回后定期洗手(p= 0.005)。在第三个登记期完成高等教育的人数(p= 0.001)，而在上一次登记期间，更多的清洁服务人员(p= 0.001)。

近五分之一的参与者出现了症状(n= 111例，18.3%)，其中大部分为第一期入组(n= 50, 43.9%)。最常报告的症状在不同时期都是相似的，包括流鼻涕(n= 40, 6.5%)，咳嗽(n= 36, 5.9%)，头痛(n= 33, 5.4%)，喉咙痛(n= 22, 3.6%)。其他症状如发热、寒战、全身不适、疲劳、嗅觉丧失、味觉丧失和关节疼痛是第一次登记期间最常见的症状。

SARS-CoV-2血清阳性率和PCR阳性

第一次入组期间(2020年5月至7月)的血清阳性率为11.3%。这明显低于第二个入组期(2020年8月至9月)的血清阳性率(46.8%)。p< 0.001)。此后，血清阳性率在随后的第三期(46.0%)和第四期(44.6%)之间相似。在血清阳性的参与者中，总抗体的几何平均浓度在第一到第三个时期是相当的。但第三期总抗体浓度明显高于第四期(表2)2,无花果。2）.

各时期的感染率(PCR阳性)相似(范围为2.9-9.5%，表2)，无明显变化规律。出现任何呼吸道症状与PCR阳性有关(p< 0.001)。

血清阳性和感染个体的特征

在未经调整的分析中，参加ABC (LRT)的一线工人血清阳性的几率更大p= 0.050)，中等以上教育(LRT)的临床参访者更低p= 0.001)，家庭月收入大于2万比索(LRT)p= 0.002)，或有任何医学合并症(LRT)p= 0.310)(表3.）.在第二、第三或第四期登记的临床参与者与第一期登记的患者相比，血清阳性的几率高出6倍以上p< 0.001)。

在对性别、年龄组和入学时间进行调整后，中学以上教育程度和一线工作状态仍与血清阳性(LRT)升高相关p< 0.001)(表4）.完成高等教育的临床参与者血清阳性的可能性比未接受进一步教育的人低58%，一线工作人员血清阳性的可能性比非一线工作人员高81%。在调整上，每月家庭收入(LRT)p= 0.228)和是否存在医学合并症(LRT)p= 0.266)不再与血清阳性相关，不包括在最终模型中。

在未经调整的分析中，以下特征与检测SARS-CoV-2阳性相关:一线工作(LRT)p= 0.041)，家庭规模大(LRT)p= 0.008)，入组时间(LRT)p= 0.064)，以及接触任何有呼吸道症状的人(LRT)p= 0.078)(表3.）.在最后的多变量模型中，对性别、年龄组和入组时间进行调整后，一线工作状态和家庭规模较大(4人以上)仍与PCR阳性(LRT)相关p= 0.020)(表4）.与非一线工作人员相比，一线工作人员的感染几率高出两倍以上，大家庭成员的PCR阳性几率也比小家庭成员(≤4人)高出两倍以上。经调整，与任何有呼吸道症状的人接触与PCR阳性(LRT)无关p= 0.104);因此，它没有包括在最终模型中。

在单变量或多变量分析中，年龄和性别与血清阳性或感染无关。

在这项研究中，我们进行了四次重复的横断面调查，以2020年5月至2021年3月四个期间马尼拉大都会集水区人口为代表，估计ABC参与者中的SARS-CoV-2血清阳性率和感染率。

我们的血清阳性率估计值在第一阶段和第二阶段(2020年5月至9月)之间翻了两番，并且在随后的时期具有可比性。在第四个入组期(2021年3月1日至23日)，社区居民感染引起的血清阳性率为44.6% (95% CI 37.0-52.5%)，与在同一传染病转诊医院(2021年3月8日至4月24日)中有或没有直接接触COVID-19阳性患者和/或标本的卫生保健工作者的血清阳性率估计为36.0% (95% CI 30.0-38.1%)相当[9]。

在健康献血者中进行的反复血清阳性率估计显示，随着时间的推移，其变化速率不同。约旦的抗体水平从2020年初的0%和2021年初的27.4%急剧上升[23]，而据报道，加拿大从2020年4月的0.8%增加到2021年3月的6.3% [24]。在短短3个月内，感染引起的血清阳性率翻了两番，即使在进行大规模社区血清阳性率和COVID-19阳性研究的英国，以前也没有报道过[25]。同样，在我们的研究中，血清阳性率的快速上升在美国也没有报道过，美国是COVID-19累计病例数量最多的国家[26]。相反，总体感染诱导的血清阳性率，分析抗核衣壳(N在美国B.1.1.529 (Omicron)变体激增的高峰期，2021年12月至2022年2月期间，针对感染而非疫苗接种产生的抗体从33.5%跃升至57.7% [27]。

缺乏反复的估计，记录稳定或降低血清患病率。然而，免疫反应持续时间取决于个体因素、抗原类型、抗体同型和所进行的检测。sars - cov -2特异性IgG似乎是最持久的，在感染后10个月仍可检测到[28]。中度至重度COVID-19患者的结合抗体和中和抗体滴度也高于轻度疾病患者，这种差异在感染后8个月仍然存在[29]。

我们假设以下解释在我们反复的血清阳性率估计中观察到的快速上升然后趋于平稳。在第一次和第二次数据收集期间，该流行病可能在马尼拉大都会各社区迅速蔓延。假设免疫反应持续长达10个月，马尼拉和菲律宾在第一次和第二次入组期间报告的新病例的增加可能推动了在剩余入组期间观察到的人群水平血清阳性。

可能在第二个登记期，居住在更拥挤的环境中以及需要在城市之间流动的个人已经被感染。大家庭规模和一线工作状态与PCR阳性几率较大相关，这与目前关于家庭传播动态的证据一致[30.]和在工作场所[31]，尤其是在接种疫苗之前。

那些属于较高社会经济阶层的人可能有更大的社会资本来限制远程工作的风险。在我们的研究中，我们发现获得高等教育与血清阳性的几率较低相关，而一线工作与血清阳性的几率较高相关。目前关于教育对血清阳性影响的证据是混合的——没有关联[32]与更高的血清阳性几率有关[33，34]。不能排除入组期与其他未测量变量混淆或影响改变的可能性。

虽然最后的登记期与该国第二波COVID-19的上升趋势相吻合，但我们收集数据的持续时间可能不足以捕捉到随着病例增加而增加的预期暴露。

稳定的疾病传播和逐渐减弱的免疫力之间的潜在平衡也可以解释在血清阳性率估计中观察到的平台。抗体动态的纵向分析表明，与严重疾病相比，轻度和无症状疾病与更早清除中和抗体和IgG相关[35]。大多数临床参与者无症状或轻度症状，可能倾向于表现出较短的免疫持续时间。更多的感染可能发生在社区，但其对血清阳性率的影响因免疫力下降而减弱。与第三期相比，血清阳性个体在第四期的总抗体浓度较低，这可能是支持免疫力下降的证据。2）.然而，由于我们的研究没有涉及来自同一个体的样本的纵向分析，我们无法确认观察到的抗体水平是否代表了随时间变化的真实效果。

第二至第四期的可比血清阳性率估计也可能反映了该国主要SARS-CoV-2变体的动态。不幸的是，特别是在2021年初，菲律宾没有可靠的变异流行病学监测，这使我们无法探索这一假设。

对非药物干预措施的广泛坚持，特别是在临床参与者中，也可能阻碍了后期血清患病率的进一步上升。假设个人保持他们的保护措施，并减少了第三至第四期报告的暴露，预计血清阳性率将趋于平稳。我们最后一次入组期的估计血清阳性率为44.6% (95% CI 37.0-52.5%)，与接种疫苗前英格兰所有成年人54.7% (95% CrI 49.3-60.5%)的峰值血清阳性率相当。［36这表明，COVID-19感染诱导的峰值人群水平免疫可能不足，并强调需要接种疫苗以增强免疫反应。自我报告暴露的可靠性限制了我们探索这一假设的能力。

尽管在研究期间，全国COVID-19感染发生率发生了变化(图2)。1)，我们没有发现四个时期(2.9-9.5%)的COVID-19感染有显著差异。这与我们的假设一致，即假设大多数有症状的个体要么隔离，要么在专门的发烧和/或呼吸道感染诊所就诊，那么观察到的PCR阳性在不同时期的变化模式将是最小的。

在其他情况下对SARS-CoV-2阳性的重复横断面分析很少。2020年4月至2021年2月，爱沙尼亚在成年人中进行了11轮抽样调查，以人口为基础的全国流行病学调查发现，尽管爱沙尼亚每百万人新确诊的COVID-19病例数是菲律宾同期的40多倍，但COVID-19流行率非常低(上次收集的数据为2%)[37]。在我们的研究中，较大的估计人口患病率可能归因于我们的马尼拉大都会集水区，该集水区是菲律宾总报告病例最集中的地区，而爱沙尼亚的患病率估计值来自全国各地。

我们还发现，在公共场所戴口罩、从户外返回时洗手、进食和上厕所的报告一直非常高(bbb90 %)。我们的研究结果与十个撒哈拉以南非洲国家在两个时期(2020年7月和2020年11月)为预防COVID-19而采取的洗手做法的下降趋势(下降幅度为3-14%)形成对比[38]。

我们的研究有一些局限性。首先，随着疫情的发展，由于资源和后勤方面的限制，我们在个人数据收集期间招募了相对较小的样本量。这使我们无法进行人口加权血清患病率估计。更大的样本量将提高估计结果的精度，并增加在一个大流域门诊诊所收集数据的研究的内部和外部有效性。

其次，我们研究的重复横断面性质在按入组时间分层时引入了研究参与者的一些特征的可变性。我们预测了这些潜在的差异，并通过在模型构建中先验地添加入学期来解决这些差异。大规模纵向队列设计可以更好地描述血清阳性率随时间的变化和潜在的相关危险因素。

第三，对选取的变量进行分类，辅助回归分析。根据疫苗接种优先级清单，对一线工作状态进行职业分类;然而，我们没有实际的工作暴露数据，也没有询问个人隔离和/或远程工作的能力。

第四，我们在所有的分析中都纳入了儿童，尽管存在与年龄相关的变量，如职业、教育、家庭收入、吸烟和酒精饮料的使用。还提供了一些家庭收入数据。第五，在我们的研究中，我们不能忽视社会期望和反应偏差对自我报告变量的影响。

由于资源限制，我们无法对Elecsys Anti-SARS-CoV-2免疫测定法进行专门的内部验证研究。已发表的测试表现数据是基于对PCR检测呈阳性的有症状个体的研究[16]。相反，我们的大多数参与者是无症状的，这可能导致对真实血清患病率的低估。抗体检测假阳性的潜在原因是与其他分析物的交叉反应。在最初的验证研究中，4/792样品含有交叉反应分析物，包括巨细胞病毒、爱泼斯坦·巴尔病毒和系统性红斑狼疮[16，17]。与其他冠状病毒没有交叉反应。

最后，本研究不是设计为随机选择参与者的基于社区的血清患病率估计。一方面，使用医疗机构作为研究环境可能会引入选择偏差，倾向于招收具有良好求医行为和更好的个人防护措施的个体。这可能导致了对血清患病率的低估。另一方面，由于该诊所面向的是来自人口密度更高、交通连通性更高的高度城市化城市的患者，因此我们的研究结果可能会通过招募高度暴露的个体而导致对血清阳性率和感染率的高估。考虑到这些因素，存在不确定性。然而，我们认为ABC是马尼拉大都会血清阳性率数据的合适信息源，因为临床参与者来自国家首都地区各地，并且是寻求非covid -19样疾病治疗的无症状或轻度症状个体。此外，由于诊所在封锁期间和该地区类似中心的关闭期间保持运作，该站点能够在登记期间捕获集水区人口的不同人口统计数据。虽然我们的结果可能反映了马尼拉大都会的情况，但它们可能无法推广到全国或其他地区，特别是其他岛屿群的情况。

在2020年5月至2021年3月期间，我们发现SLH ABC与会者中遵守COVID-19个人防护措施的报告水平一直很高。感染引起的血清患病率在第一和第二阶段之间翻了两番，此后趋于稳定。这可能与个人根据社会经济地位(如教育和就业)限制暴露的能力有关。尽管疾病发病率和严格指数不同，但在4轮入组中，感染率具有可比性。大家庭成员和一线工作人员与PCR阳性的几率较大相关。大规模纵向队列研究可以更好地监测血清阳性率、社区免疫水平和相关危险因素。

本研究使用的数据和资料可根据合理要求从通讯作者处获取。

美国广播公司(ABC):

动物咬伤门诊

阿里:

急性呼吸道感染

COVID-19:

冠状病毒病

哎:

卫生署

HCW:

卫生保健工作者

轻轨交通:

似然比检验

rt - pcr:

实时聚合酶链反应

SARS-CoV-2:

严重急性呼吸综合征冠状病毒

SLH:

圣拉扎罗医院

我们感谢圣拉扎罗医院-长崎大学合作研究办公室工作人员在开展这项研究中所作的贡献。

本研究部分由长崎大学(GMBM, CS, TE, KAA, SS, KA的工资支持)和日本医学研究与开发机构(批准号:JP21fk0108104)。资金来源在研究设计、数据收集、分析、解释、可视化或撰写本文中没有任何作用。通讯作者拥有研究中所有数据的完全访问权。所有作者对是否投稿的决定负有最终责任。

作者及单位

1. 圣拉扎罗医院-长崎大学合作研究办公室，圣拉扎罗医院，Quiricada St, Sta。克鲁兹，1003，马尼拉，菲律宾

   Greco Mark B. Malijan, Kristal An Agrupis, Shuichi Suzuki, Annavi Marie G. Villanueva和Mary Jane Salazar

2. 长崎大学热带医学与全球健康学院，日本长崎，852-8102

   Tansy Edwards, Shuichi Suzuki, Koya Ariyoshi和Chris Smith

3. MRC国际统计和流行病学小组，伦敦卫生和热带医学学院，伦敦，wc1e7ht，英国

   艾菊爱德华兹

4. 圣拉扎罗医院，奎里卡达街，斯塔克鲁兹，1003，马尼拉，菲律宾

   Annavi Marie G. Villanueva, Ana Ria Sayo, Ferdinand De Guzman, Alexis Q. Dimapilis, Rontgene M. Solante, Elizabeth O. Telan, Dorcas V. Umipig和Edmundo B. Lopez

5. 长崎大学附属医院检验医学科，日本长崎，坂本，852-8102

   田贤二，西村文孝和柳原胜典

6. 长崎大学热带医学研究所，长崎坂本，日本长崎，852-8523

   Koya Ariyoshi

7. 伦敦卫生与热带医学学院临床研究部，伦敦，wc1e7ht，英国

   克里斯•史密斯

贡献

概念化- ka, EBL, CS, AMGV, SS, KY;数据管理- gmbm、SS、AMGV、MJS;形式分析——gmbm、TE、CS、AMGV、KAA、SS;资金acquisition-KA;调查- amgv、SS、ARS、FDG、AQD、RMS、MJS;方法学——cs、KA、EBL、GMBM、TE、AMGV;项目管理- cs、SS、ARS;资源- ky, FN, KO, EOT, DVU;software-GMBM;supervision-KA CS; validation—TE, KAA; visualization—GMBM; writing, original draft—GMBM, TE; writing, review and editing—GMBM, TE, CS, KAA, SS, AMGV, ARS, RMS, EOT, DVU, EBL, KY, FN, KO, KA, FDG, AQD, MJS. All authors read and approved the final manuscript.

相应的作者

对应到马克·b·马里扬．

伦理批准并同意参与

该研究由圣拉扎罗医院研究伦理审查小组(参考编号:No. 11)审查并批准。SLH-RERU-2020-022-I)和长崎大学热带医学与全球健康学院研究伦理委员会(NU_TMGH_2020_119_1)。知情同意过程按照当地法规和国际标准进行，包括国际协调会议-良好临床实践原则。

发表同意书

不适用。

相互竞争的利益

作者声明与本研究和稿件无关的任何利益冲突。

出版商的注意

伟德体育在线b施普林格《自然》杂志对已出版的地图和机构的管辖权要求保持中立。

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