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ArticleFrontiers in microbiology2022

Seroprevalence, Prevalence, and Genomic Surveillance: Monitoring the Initial Phases of the SARS-CoV-2 Pandemic in Betim, Brazil.

Ana Valesca Fernandes Gilson Silva, Diego Menezes, Filipe Romero Rebello Moreira, Octávio Alcântara Torres, Paula Luize Camargos Fonseca, Rennan Garcias Moreira, Hugo José Alves, Vivian Ribeiro Alves, Tânia Maria de Resende Amaral, Adriano Neves Coelho and 28 more

Abstract read
PubMed Full text at PMC Publisher
In one paragraph

Article in Frontiers in microbiology, 2022. The graph could read no effect estimate from its abstract, so it casts no vote on the map. Cited by 7 papers, 1 of them a synthesis that pooled it.

0numbers the graph read from it
0cells of the map it votes in
7citing papers in PubMed, 1 pooled it
–field-weighted citation impact
1 · What the graph read from it

What it found

Each row is one number read from the abstract, on the scale the paper reported it, with its interval. Left of the dashed line favours the treatment, right favours the comparator. Under each row is the sentence it came from. New to these charts? A ten-minute tutorial.

The abstract states no effect estimate the extractor could read, or names no intervention and outcome on the map, so this paper lights no cell and moves no belief. It is still indexed, cited and linked below.

2 · The registry

The trial behind it

Trials whose registry record cites this paper, or whose number appears in the abstract. A trial that started after this paper was published is citing it as background, not reporting it.

Neither the registry nor the abstract names a trial number. If this is a trial report, that itself is worth knowing.

3 · Its place in the literature

Who cites it

7 citing papers in PubMed, 1 synthesis or guideline pooled it.

  1. Pooled it
  2. Article
  3. Article
  4. Article
  5. Article
  6. SARS-CoV-2 Omicron BA.1, BA.2, and XAG identification during routine surveillance on a university campus in Belo Horizonte, Brazil, 2022.Brazilian journal of microbiology : [publication of the Brazilian Society for Microbiology] · 2022
    Article
  7. Article
4 · The record

Corrections and comments

PubMed lists nothing against this paper. Absence here is not a guarantee, only a check that was made.

5 · Who and what money

Authors and funding

38 authors.

Ana Valesca Fernandes Gilson SilvaEscola de Saúde Pública de Betim, Betim, Brazil.
Diego MenezesPrograma de Pós Graduação em Genética, Departamento de Genética, Ecologia e Evolução, Instituto de Ciências Biológicas, Universidade Federal de Minas Gerais, Belo Horizonte, Brazil.
Filipe Romero Rebello MoreiraDepartamento de Genética, Instituto de Biologia, Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, Brazil.
Octávio Alcântara TorresEscola de Saúde Pública de Betim, Betim, Brazil.
Paula Luize Camargos FonsecaPrograma de Pós Graduação em Genética, Departamento de Genética, Ecologia e Evolução, Instituto de Ciências Biológicas, Universidade Federal de Minas Gerais, Belo Horizonte, Brazil.
Rennan Garcias MoreiraCentro de Laboratórios Multiusuários, Instituto de Ciências Biológicas, Universidade Federal de Minas Gerais, Belo Horizonte, Brazil.
Hugo José AlvesPrograma de Pós Graduação em Genética, Departamento de Genética, Ecologia e Evolução, Instituto de Ciências Biológicas, Universidade Federal de Minas Gerais, Belo Horizonte, Brazil.
Vivian Ribeiro AlvesEscola de Saúde Pública de Betim, Betim, Brazil.
Tânia Maria de Resende AmaralEscola de Saúde Pública de Betim, Betim, Brazil.
Adriano Neves CoelhoEscola de Saúde Pública de Betim, Betim, Brazil.
Júlia Maria Saraiva DuarteLaboratório de Biologia Integrativa, Departamento de Genética, Ecologia e Evolução, Instituto de Ciências Biológicas, Universidade Federal de Minas Gerais, Belo Horizonte, Brazil.
Augusto Viana da RochaEscola de Saúde Pública de Betim, Betim, Brazil.
Luiz Gonzaga Paula de AlmeidaLaboratório Nacional de Computação Científica, Petropólis, Brazil.
João Locke Ferreira de AraújoPrograma de Pós Graduação em Genética, Departamento de Genética, Ecologia e Evolução, Instituto de Ciências Biológicas, Universidade Federal de Minas Gerais, Belo Horizonte, Brazil.
Hilton Soares de OliveiraEscola de Saúde Pública de Betim, Betim, Brazil.
Nova Jersey Cláudio de OliveiraEscola de Saúde Pública de Betim, Betim, Brazil.
Camila ZoliniDepartamento de Genética, Instituto de Biologia, Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, Brazil.
Jôsy Hubner de SousaPrograma de Pós-graduação em Biologia Celular, Departamento de Morfologia, Instituto de Ciências Biológicas, Universidade Federal de Minas Gerais, Belo Horizonte, Brazil.
Elizângela Gonçalves de SouzaEscola de Saúde Pública de Betim, Betim, Brazil.
Rafael Marques de SouzaPrograma de Pós Graduação em Genética, Departamento de Genética, Ecologia e Evolução, Instituto de Ciências Biológicas, Universidade Federal de Minas Gerais, Belo Horizonte, Brazil.
Luciana de Lima FerreiraPrograma de Pós Graduação em Genética, Departamento de Genética, Ecologia e Evolução, Instituto de Ciências Biológicas, Universidade Federal de Minas Gerais, Belo Horizonte, Brazil.
Alexandra Lehmkuhl GerberLaboratório Nacional de Computação Científica, Petropólis, Brazil.
Ana Paula de Campos GuimarãesLaboratório Nacional de Computação Científica, Petropólis, Brazil.
Paulo Henrique Silva MaiaEscola de Saúde Pública de Betim, Betim, Brazil.
Fernanda Martins MarimPrograma de Pós Graduação em Genética, Departamento de Genética, Ecologia e Evolução, Instituto de Ciências Biológicas, Universidade Federal de Minas Gerais, Belo Horizonte, Brazil.
Lucyene MiguitaDepartamento de Patologia, Instituto de Ciências Biológicas, Universidade Federal de Minas Gerais, Belo Horizonte, Brazil.
Cristiane Campos MonteiroEscola de Saúde Pública de Betim, Betim, Brazil.
Tuffi Saliba NetoEscola de Saúde Pública de Betim, Betim, Brazil.
Fabrícia Soares Freire PugêdoEscola de Saúde Pública de Betim, Betim, Brazil.
Daniel Costa QueirozPrograma de Pós Graduação em Genética, Departamento de Genética, Ecologia e Evolução, Instituto de Ciências Biológicas, Universidade Federal de Minas Gerais, Belo Horizonte, Brazil.
Damares Nigia Alborguetti Cuzzuol QueirozEscola de Saúde Pública de Betim, Betim, Brazil.
Luciana Cunha Resende-MoreiraDepartamento de Botânica, Instituto de Ciências Biológicas, Universidade Federal de Minas Gerais, Belo Horizonte, Brazil.
Franciele Martins SantosPrograma de Pós-graduação em Biologia Celular, Departamento de Morfologia, Instituto de Ciências Biológicas, Universidade Federal de Minas Gerais, Belo Horizonte, Brazil.
Erika Fernanda Carlos SouzaEscola de Saúde Pública de Betim, Betim, Brazil.
Carolina Moreira VolochDepartamento de Genética, Instituto de Biologia, Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, Brazil.
Ana Tereza VasconcelosLaboratório Nacional de Computação Científica, Petropólis, Brazil.
Renato Santana de AguiarPrograma de Pós Graduação em Genética, Departamento de Genética, Ecologia e Evolução, Instituto de Ciências Biológicas, Universidade Federal de Minas Gerais, Belo Horizonte, Brazil.
Renan Pedra de SouzaPrograma de Pós Graduação em Genética, Departamento de Genética, Ecologia e Evolução, Instituto de Ciências Biológicas, Universidade Federal de Minas Gerais, Belo Horizonte, Brazil.

Funding

No grant is acknowledged in the PubMed record.

6 · The paper itself

Abstract

The COVID-19 pandemic has created an unprecedented need for epidemiological monitoring using diverse strategies. We conducted a project combining prevalence, seroprevalence, and genomic surveillance approaches to describe the initial pandemic stages in Betim City, Brazil. We collected 3239 subjects in a population-based age-, sex- and neighborhood-stratified, household, prospective; cross-sectional study divided into three surveys 21 days apart sampling the same geographical area. In the first survey, overall prevalence (participants positive in serological or molecular tests) reached 0.46% (90% CI 0.12-0.80%), followed by 2.69% (90% CI 1.88-3.49%) in the second survey and 6.67% (90% CI 5.42-7.92%) in the third. The underreporting reached 11, 19.6, and 20.4 times in each survey. We observed increased odds to test positive in females compared to males (OR 1.88 95% CI 1.25-2.82), while the single best predictor for positivity was ageusia/anosmia (OR 8.12, 95% CI 4.72-13.98). Thirty-five SARS-CoV-2 genomes were sequenced, of which 18 were classified as lineage B.1.1.28, while 17 were B.1.1.33. Multiple independent viral introductions were observed. Integration of multiple epidemiological strategies was able to adequately describe COVID-19 dispersion in the city. Presented results have helped local government authorities to guide pandemic management.

Indexed as

COVID-19epidemiologymolecular epidemiologySARS-CoV-2 variantwhole genome sequencing

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