Introducción Los portadores asintomáticos (CA) del nuevo SARS-CoV-2 representan una importante fuente de propagación del COVID-19. El diagnóstico temprano de estos casos es una poderosa herramienta para controlar la pandemia. Nuestro objetivo fue caracterizar a los pacientes con condición de AC e identificar los factores sociodemográficos asociados. Métodos Utilizando un diseño transversal y la base de datos nacional de ocurrencia diaria de COVID-19, caracterizamos social y demográficamente a todos los AC. Se realizó un análisis de correspondencia adicional y un modelo de regresión logística para identificar las características asociadas con el estado de las AC (OR, IC del 95%). Resultados Se identificaron 76.162 CA (12,1%; IC 95%: 12,0% a 12,2%), principalmente antes de la semana epidemiológica 35. La edad≤26 años (1,18; 1,09 a 1,28), el sexo masculino (1,51; 1,40 a 1,62), los casos importados de Venezuela, Argentina, Brasil, Alemania, Puerto Rico, España, EE.UU. o México (12,6; 3,03 a 52,5) y los casos autóctonos (22,6; 5,62 a 91,4) aumentaron el riesgo de identificar CA. También se identificaron grupos de departamentos con una asociación moderada (1,23; 1,13 a 1,34) y fuerte (19,8; 18,6 a 21,0) con los CA. Conclusión Se identificaron características sociodemográficas fuertemente asociadas a los CA, lo que puede explicar su relevancia epidemiológica y su utilidad para optimizar las estrategias de cribado masivo y prevenir la transmisión de persona a persona.
Introduction Asymptomatic carriers (AC) of the new SARS-CoV-2 represent an important source of spread for COVID-19. Early diagnosis of these cases is a powerful tool to control the pandemic. Our objective was to characterise patients with AC status and identify associated sociodemographic factors. Methods Using a cross-sectional design and the national database of daily occurrence of COVID-19, we characterised both socially and demographically all ACs. Additional correspondence analysis and logistic regression model were performed to identify characteristics associated with AC state (OR, 95% CI). Results 76.162 ACs (12.1%; 95% CI 12.0% to 12.2%) were identified, mainly before epidemiological week 35. Age≤26 years (1.18; 1.09 to 1.28), male sex (1.51; 1.40 to 1.62), cases imported from Venezuela, Argentina, Brazil, Germany, Puerto Rico, Spain, USA or Mexico (12.6; 3.03 to 52.5) and autochthonous cases (22.6; 5.62 to 91.4) increased the risk of identifying ACs. We also identified groups of departments with moderate (1.23; 1.13 to 1.34) and strong (19.8; 18.6 to 21.0) association with ACs. Conclusion Sociodemographic characteristics strongly associated with AC were identified, which may explain its epidemiological relevance and usefulness to optimise mass screening strategies and prevent person-to-person transmission.
