Source avec lien : Archives of Public Health, 79(1). 10.1186/s13690-021-00715-z
La pandémie de COVID-19, causée par le coronavirus 2 du syndrome respiratoire aigu sévère (SRAS-CoV-2), s’est présentée comme l’un des problèmes de santé les plus importants des années 2020, et a touché le plus durement la population gériatrique. La présence de comorbidités et le vieillissement immunitaire chez les personnes âgées entraînent une susceptibilité accrue au COVID-19, comme c’est le cas pour d’autres maladies de type grippal (ILI) ou infections aiguës des voies respiratoires (ARI). Cependant, on sait peu de choses sur l’impact d’une infection antérieure ou actuelle sur l’autre en termes de susceptibilité, de réponse immunitaire et d’évolution clinique. L’objectif de l’étude PICOV (Prior Infection with SARS-COV-2) est de comparer le délai d’apparition d’un SG ou d’une IRA entre les participants ayant une infection antérieure confirmée par le SRAS-CoV-2 (infectés antérieurement) et ceux n’ayant pas d’infection antérieure confirmée (naïfs) chez les résidents et les membres du personnel des maisons de retraite.
The COVID-19 pandemic, caused by the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2), has presented itself as one of the most important health concerns of the 2020’s, and hit the geriatric population the hardest. The presence of co-morbidities and immune ageing in the elderly lead to an increased susceptibility to COVID-19, as is the case for other influenza-like illnesses (ILI) or acute respiratory tract infections (ARI). However, little is known, about the impact of a previous or current infection on the other in terms of susceptibility, immune response, and clinical course. The aim of the “Prior Infection with SARS-COV-2” (PICOV) study is to compare the time to occurrence of an ILI or ARI between participants with a confirmed past SARS-CoV-2 infection (previously infected) and those without a confirmed past infection (naïve) in residents and staff members of nursing homes. This paper describes the study design and population characteristics at baseline.