Epidemiología genómica de SARS-CoV-2 en El Salvador en el periodo 2020 - 2022.
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Date
2023-11-09
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Publisher
Universidad de El Salvador. Facultad de Medicina
Abstract
Se propone una investigación descriptiva de corte transversal donde se ha hecho un análisis secundario a la base de datos de uso libre de las secuencias genómicas de SARS -CoV-2 para El Salvador publicada en la plataforma GISAID. Se realizaron tablas y gráficos y se utilizó estadística descriptiva para caracterizar la población en estudio. La diversidad filogenética de SARS-CoV-2 en El Salvador se midió Para la clasificación de variantes se validó la identificación de las variantes del set de datos de GISAID (n= 704) usando el protocolo Pangolin v.3.1.7 usando el genoma de referencia de SARS-CoV-2 (NC_045512.2). Se creó una
representación del comportamiento espacio-temporal de las variantes mediante gráficos y mapas elaborados en RStudio v2023.03.1 y QGIS Desktop 3.28.3. Resultados: Se presenta una razón de masculinidad de 1:1.2 y la edad promedio es de 47 años (S = 21, IC95 % [45.48 – 48.75], prueba de normalidad AD p = 0.13, Rango = 104). El departamento del que procedieron más muestras secuenciadas fue San Salvador (n = 117, 17 %). se identificaron 7 variantes para El Salvador: Ómicron, Delta, Épsilon, Lambda, Alpha, Gamma y No VOI/VOC (Variantes de no interés o preocupación) y Ómicron es la variante con mayor representatividad (n = 382, 54 %). La dinámica espacio-temporal del virus muestra que hubo una sucesión de variantes dominantes a lo largo de la pandemia hasta que a principios de 2022 Ómicron fue la variante dominante. Conclusión: Se identifica una alta diversidad genética de variantes de SARS-CoV-2, encontrando hasta siete variantes del virus circulando en El Salvador. Destaca la variante Ómicron como la más
prevalente en la población y la dominante tras múltiples fluctuaciones a lo largo del tiempo. Recomendación: Continuar con el monitoreo y secuenciación genómica de las muestras de SARS-CoV-2 en El Salvador y mejorar la recolección de información demográfica y epidemiológica.
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Keywords
Epidemiología, Infecciones por Coronavirus