Smittspridning kartläggs i samarbete med Region Uppsala

12 oktober 2020

Målet med projektet Crush Covid är att upptäcka lokala utbrott i Uppsala län i ett tidigt stadium för att kunna stoppa smittspridningen så tidigt som möjligt.

Uppsala universitet och Region Uppsala lanserar ett gemensamt forskningsprojekt med syftet att kartlägga, förebygga och dämpa smittspridningen av viruset covid-19 i Uppsala län. Med hjälp av flera olika datakällor, bland annat 1177 Vårdguiden och virusmätningar i avloppsvatten, är målet att snabbt upptäcka lokala utbrott för att kunna stävja smittspridningen.

– Det är viktigt att Uppsala universitet bidrar med forskning i en så här pass viktig samhällsfråga och att vi kan göra det tillsammans med regionen, säger Mats Larhed, vicerektor för vetenskapsområdet för medicin och farmaci vid Uppsala universitet.

Folkhälsomyndigheten förutspår att smittspridningen av covid-19 kommer att ske i form av lokala utbrott, så kallade klusterutbrott, under den kommande hösten och vintern. I dagsläget upptäcks smittan först när patienter behöver söka vård på grund av symptomen, eller vid provtagning i samband med symptom. Ofta har det då gått en till flera veckor sedan personen smittades och det blir svårt med både smittspårningen och att förhindra att viruset sprids än mer.

Upptäcka lokala utbrott

Målet med projektet CRUSH Covid är att upptäcka lokala utbrott i ett tidigt stadium för att kunna stoppa smittspridningen så tidigt som möjligt.

– Vi ser just nu en ökning av antalet fall i Uppsala län. Det här forskningsprojektet kan ge värdefull kunskap om hur vi kan bekämpa smittspridningen på ett effektivt sätt, säger Johan Nöjd, smittskyddsläkare i Region Uppsala.

Tove Fall, professor i molekylär epidemiologi.
Foto: Mikael Wallerstedt

I CRUSH Covid kommer forskare på Uppsala universitet genom informationsteknologi att kombinera data från flera olika källor för att tidigt identifiera geografiska områden med tecken på ökad smittspridning. Det handlar om exempelvis anonymiserad data från 1177 Vårdguiden, genom virusmätningar i avloppsvatten och med information om antalet personer som behöver sjukhusvård på grund av covid-19. En annan viktig datakälla kommer att vara symtomdata från COVID Symptom Study i Sverige.

– Vi arbetar nu intensivt med att sammanställa information från flera olika källor för att tidigt kunna identifiera signaler på ökad lokal smittspridning. Vi kommer sedan att utvärdera hur väl metoden fungerar. Om den visar sig vara framgångsrik och till nytta så kan den sedan användas även i andra regioner, säger Tove Fall, professor i molekylär epidemiologi och senior forskare i både CRUSH Covid och COVID Symptom Study.

Forskare inom olika ämnesområden

Från Uppsala universitet deltar forskare inom allmänmedicin, molekylär och medicinsk epidemiologi, informationsteknologi, miljömikrobiologi, statistik och medie- och kommunikationsvetenskap i projektet. Region Uppsala bidrar med kompetens inom provtagningsstrategi och smittspårning samt provtagningsstatistik.

Eftersom covid-19 är en ny virussmitta finns det endast få vetenskapliga studier om vilka strategier gällande testning som är mest effektiva och som bäst dämpar smittspridningen i samhället. Det finns även stora lokala variationer mellan olika grupper i befolkningen i hur stor andel som testar sig vid möjliga symtom.

Mats Martinell, medicinskt ansvarig vid Region
Uppsalas provtagningsenhet. Foto: David Naylor

Kartläggningen blir ett kompletterande kunskapsunderlag för Region Uppsalas smittskyddsenhet när de prioriterar var och i vilka grupper man ska utöka testningen för pågående covid-19-infektion. Inom CRUSH Covid kommer man också att vetenskapligt utvärdera vilka insatser och riktade åtgärder som verkar mest effektiva.

– Vi behöver förstå hur testningen skall riktas för att hitta så många fall som möjligt så tidigt som möjligt. CRUSH Covid kommer ge oss möjlighet att på ett tidigare stadium rikta insatser för att bryta förloppet. På så sätt hoppas vi minimera pandemins effekter och få värdefull information om hur vi ska bli bättre på att bekämpa denna och framtida pandemier, säger Mats Martinell, medicinskt ansvarig vid Region Uppsalas provtagningsenhet och ansvarig forskare för projektet.

Fakta: CRUSH Covid

CRUSH Covid, som delvis finansieras av Vinnova – Sveriges innovationsmyndighet, kommer att ta fram en metod för att kombinera information från flera olika datakällor för att hitta tidiga signaler på ökad lokal smittspridning i realtid.

Dessa datakällor inkluderar:

  • Resultat på gruppnivå från COVID Symptom Study Sverige, en separat forskningsstudie som drivs av Uppsala universitet och Lunds universitet i samarbete med King’s College London och Zoe Global Ltd. Alla personer i Sverige som är 18 år eller äldre kan frivilligt delta i COVID Symptom Study Sverige, och dagligen rapportera i en mobilapp om de har symtom på sjukdom eller inte.
  • 1177 Vårdguiden, dit många invånare ringer om de har symtom på covid-19. Vi kommer kunna använda information på gruppnivå från 1177 för att hitta områden där många personer ringt för att få sjukvårdsrådgivning om covid-19.
  • Mätningar av SARS-CoV-2-viruset i avloppsvatten från olika delar av länet som stödjs av SciLifeLab. Nivåerna av SARS-CoV-2 utgör en indikation på var smittspridningen verkar öka eller minska.
  • Resultat från mätningar av SARS-CoV-2 Information på gruppnivå från Smittskyddsenheten i Uppsala om antalet positivt testade och som söker sjukhus från olika postnummerområden i Region Uppsala.
  • Avidentifierad information från enkäten som deltagare i Crush Covid fyller i.

I tillägg kommer CRUSH Covid kontinuerligt att samla in information om andel och antal positivt testade för pågående covid-19-infektion i Region Uppsala, antal inlagda på sjukhus och antalet dödsfall till följd av covid-19, för att kunna undersöka och utvärdera olika teststrategier och riktade insatser.

CRUSH Covid och COVID Symptom Study Sverige är två separata forskningsstudier som båda har etiskt tillstånd från Etikprövningsmyndigheten.

Läs mer

Prenumerera på Uppsala universitets nyhetsbrev

Namn
E-postadress