Protection of homologous and heterologous boosters after primary schemes of rAd26-rAd5, ChAdOx1 nCoV-19 and BBIBP-CorV during the omicron outbreak in adults of 50 years and older in Argentina: a test-negative case-control study.

Background: After primary vaccination schemes with rAd26-rAd5 (Sputnik V), ChAdOx1 nCoV-19, BBIBP-CorV or heterologous combinations, the effectiveness of homologous or heterologous boosters (Sputnik V, ChAdOx, Pfizer-BioNTech, Moderna) against SARS-CoV-2 infections, hospitalisations and deaths has been scarcely studied. Methods: Test-negative, case-control study, conducted in Argentina during omicron BA.1 predominance, in adults ≥50 years old tested for SARS-CoV-2 who had received two or three doses of COVID-19 vaccines. Outcomes were COVID-associated infections, hospitalisations and deaths after administering mRNA and vectored boosters, < or ≥60 days from the last dose. Findings: Of 422,124 individuals tested for SARS-CoV-2, 221,993 (52.5%) tested positive; 190,884 (45.2%) and 231,260 (54.8%) had received 2-dose and 3-dose vaccination schemes, respectively. The 3-dose scheme reduced infections, hospitalisations and death (OR 0.81 [0.80-0.83]; 0.28 [0.25-0.32] and 0.25 [0.22-0.28] respectively), but protection dropped after 60 days to 1.04 [1.01-1.06]; 0.52 [0.44-0.61] and 0.38 [0.33-0.45]). Compared with 2-dose-schemes, homologous boosters after primary schemes with vectored-vaccines provided lower protection against infections < and ≥60 days (0.94 [0.92-0.97] and 1.05 [1.01-1.09], respectively) but protected against hospitalisations (0.30 [0.26-0.35]) and deaths (0.29 [0.25-0.33]), decreasing after 60 days (0.59 [0.47-0.74] and 0.51 [0.41-0.64], respectively). Heterologous boosters protected against infections (0.70 [0.68-0.71]) but decreased after 60 days (1.01 [0.98-1.04]) and against hospitalisations and deaths (0.26 [0.22-0.31] and 0.22 [0.18-0.25], respectively), which also decreased after 60 days (0.43 [0.35-0.53] and 0.33 [0.26-0.41], respectively). Heterologous boosters protected against infections when applied <60 days (0.70 [0.68-0.71], p < 0.001), against hospitalisations when applied ≥60 days (0.43 [0.35-0.53], p < 0.01), and against deaths < and ≥60 days (0.22 [0.18-0.25], p < 0.01 and 0.33 [0.26-0.41], p < 0.001). Interpretation: During omicron predominance, heterologous boosters such as viral vectored and mRNA vaccines, following Sputnik V, ChAdOx1, Sinopharm or heterologous primary schemes might provide better protection against death; this effect might last longer in individuals aged ≥50 than homologous boosters. Funding: None.

Effectiveness of BBIBP-CorV, BNT162b2 and mRNA-1273 vaccines against hospitalisations among children and adolescents during the Omicron outbreak in Argentina: A retrospective cohort study.

Background: Although paediatric clinical presentations of COVID-19 are usually less severe than in adults, serious illness and death have occurred. Many countries started the vaccination rollout of children in 2021; still, information about effectiveness in the real-world setting is scarce. The aim of our study was to evaluate vaccine effectiveness (VE) against COVID-19-associated-hospitalisations in the 3-17-year population during the Omicron outbreak. Methods: We conducted a retrospective cohort study including individuals aged 3-17 registered in the online vaccination system of the Buenos Aires Province, Argentina. mRNA-1273 and BNT162b2 were administered to 12-17-year subjects; and BBIBP-CorV to 3-11-year subjects. Vaccinated group had received a two-dose scheme by 12/1/2021. Unvaccinated group did not receive any COVID-19 vaccine between 12/14/2021 and 3/9/2022, which was the entire monitoring period. Vaccine effectiveness (VE) against COVID-19-associated hospitalisations was calculated as (1-OR)x100. Findings: By 12/1/2021, 1,536,435 individuals aged 3-17 who had received zero or two doses of SARS-CoV-2 vaccines were included in this study. Of the latter, 1,440,389 were vaccinated and 96,046 not vaccinated. VE were 78.0%[68.7-84.2], 76.4%[62.9-84.5] and 80.0%[64.3-88.0] for the entire cohort, 3-11-year (BBIBP-CorV) subgroup and 12-17 (mRNA vaccines) subgroup, respectively. VE for the entire population was 82.7% during the period of Delta and Omicron overlapping circulation and decreased to 67.7% when Omicron was the only variant present. Interpretation: This report provides evidence of high vaccine protection against associated hospitalisations in the paediatric population during the Omicron outbreak but suggests a decrease of protection when Omicron became predominant. Application of a booster dose in children aged 3-11-year warrants further consideration. Funding: None.

Effectiveness of the first component of Gam-COVID-Vac (Sputnik V) on reduction of SARS-CoV-2 confirmed infections, hospitalisations and mortality in patients aged 60-79: a retrospective cohort study in Argentina.

BACKGROUND: A first-dose of various vaccines provides acceptable protection against infections by SARS-CoV-2 and evolution to the most severe forms of COVID-19. The recombinant adenovirus (rAd)-based vaccine, Gam-COVID-Vac (Sputnik V), was proven efficacious but information about effectiveness in the real-world setting is lacking. The aim of our study was to investigate the association between the rollout of the first component (rAd26) of Gam-COVID-Vac and PCR-positive tests, hospitalisations and deaths. METHODS: We conducted a retrospective cohort study which analyzed individuals aged 60-79 who self-registered in the online vaccination system of the Province of Buenos Aires, Argentina, from December 29, 2020 to March 21, 2021. Exclusion criteria were having a previous positive RT-PCR or antigen tests for SARS-CoV-2, having received other vaccines, or two doses of any vaccine.Proportions of new laboratory-confirmed SARS-CoV-2 infections, hospitalisations and deaths until 83 days of vaccination were compared between vaccinated and unvaccinated subjects. Vaccine effectiveness for the three outcomes was calculated as (1-OR) × 100. Kaplan-Meier cumulative incidence curves were constructed. FINDINGS: During the study period 415995 registered subjects received the first component of Gam-COVID-Vac; 40387 belonged to the 60-79 age group, and were compared to 38978 unvaccinated. Vaccine effectiveness for preventing laboratory-confirmed infections was 78•6% [CI95% 74·8 - 81·7]; and for reducing hospitalizations and deaths was, respectively, 87·6% [CI95% 80·3 - 92·2] and 84·8% [CI95% 75·0 - 90·7]. Effectiveness was high across all subgroups. INTERPRETATION: Similarly to other vaccines, the administration of one dose of Gam-COVID-Vac was effective for a wide range of COVID-19-related outcomes. FUNDING: This study did not receive any funding.

Effects of the pandemic on non-COVID-19 deaths: analysis in the province of Buenos Aires, Argentina, 2020 / Efectos de la pandemia en muertes no covid-19: análisis en la provincia de buenos aires, argentina, 2020

RESUMEN INTRODUCCIÓN El impacto de la pandemia por COVID-19 sobre la mortalidad abarca tanto sus efectos directos, las defunciones atribuidas al virus SARS-CoV-2, como indirectos sobre otras causas de muerte. "El objetivo del estudio fue determinar la variación sobre causas de muerte no COVID-19 en la provincia de Buenos Aires durante 2020 MÉTODOS Se realizó un estudio descriptivo de base poblacional, utilizando fuentes secundarias. Se analizó la variación en la mortalidad por causas específicas codificadas según CIE-10, desagregadas a nivel de capítulo y grupos. Las variaciones entre las causas de muerte observadas y esperadas se compararon mediante el método de P-score respecto al quinquenio inmediato anterior (2015-2019) RESULTADOS Todos los capítulos CIE-10 estudiados se ubican por debajo del promedio de la serie histórica. La mayor variación se registra en causas externas (-20,0%), enfermedades del sistema respiratorio (-9,1%), tumores (-8,1%), enfermedades nutricionales, endocrinas y metabólicas (-5,7%) y finalmente enfermedades del sistema circulatorio (-2,2%) DISCUSIÓN Se observó la existencia de un reemplazo variable de otras causas de defunción por muertes COVID-19 durante 2020. El análisis de causas múltiples resultó de utilidad para reestimar, en el caso del grupo de influenza (gripe) y neumonías, la participación global de la COVID-19 en la cadena de eventos que contribuyeron al deceso.

ABSTRACT INTRODUCTION The impact of the COVID-19 pandemic on mortality encompasses both its direct effects, deaths attributed to the SARS-CoV-2 virus, as well as indirect on other causes of death. The objective of the study was to determine the variation in non- COVID-19 causes of death in the province of Buenos Aires during 2020 METHODS A population-based descriptive study was carried out using secondary sources. Specific causes of death coded according to ICD-10, disaggregated by chapter and group, were analyzed. To determine whether there were variations between the observed and expected causes of death, the values of the study period were compared with the immediately preceding five-year period (2015-2019) using the P-score method RESULTS All the ICD-10 chapters studied are below the average of the historical series. The greatest variation appears in the chapter External Causes (-20.0%), Diseases of the Respiratory System (-9.1%), Neoplasms (-8.1%), Endocrine, Nutritional and Metabolic Diseases (-5.7%) and, finally, Diseases of the Circulatory System (-2.2%) DISCUSSION There is a variable change of other causes of death by COVID-19 deaths during 2020. The analysis of multiple causes was useful to re-estimate, in the case of the group of influenza (flu) and pneumonia, the global participation of COVID-19 in the chain of events that contributed to the death.

Survival in patients admitted to intensive care units due to COVID-19 in the province of Buenos Aires, Argentina / Sobrevida en pacientes internados en unidades de cuidados intensivos por covid-19 en la provincia de buenos aires, argentina

RESUMEN INTRODUCCIÓN Uno de los problemas que ha enfrentado el sistema de salud de los diferentes países debido a la pandemia de COVID-19 es la disponibilidad de servicios y atención médica en unidades de cuidados intensivos (UCI). El objetivo fue evaluar la sobrevida en pacientes internados por COVID-19 en UCI entre enero y abril de 2021 en la provincia de Buenos Aires, Argentina MÉTODOS Se consideró a los pacientes que, incluidos en el sistema de vigilancia, tuvieran su correlato de información del porcentaje ocupacional de camas de la UCI desde el sistema general. Con esta información se realizó un análisis de sobrevida, considerando tablas de vida, Kaplan-Meier y regresión de Cox. El evento fue el óbito, el tiempo de seguimiento a 96 días y las fechas de internación, defunción y egreso dentro de la UCI como períodos individuales de cada paciente. La capacidad operativa de las UCI fue medida a través del porcentaje de ocupación de camas al momento del ingreso RESULTADOS Las UCI con un porcentaje ocupacional mayor al 80% mostraron pacientes con menor curva de sobrevida que sus pares por debajo de esas cifras al momento de ingresar a la internación DISCUSIÓN Las diferencias en promedios de sobrevida son estadísticamente diferentes, y muestran dos curvas distintas de supervivencia en el momento en que la segunda ola de COVID-19 afectaba a la Argentina. ^s+

ABSTRACT INTRODUCTION One of the problems faced by the health system in different countries due to COVID-19 pandemic is the availability of medical care services in intensive care units (ICU). The objective was to evaluate survival in patients hospitalized for COVID-19 in the ICUs during the period January-April 2021 in the province of Buenos Aires METHODS Patients included in the surveillance system who had their correlate of information on percentage of bed occupancy in the ICUs from the general system were considered. With this information, a survival analysis was performed, considering life tables, Kaplan-Meier and Cox regression. The event was death, the 96-day follow-up and the dates of admission, death and discharge within the ICUs as individual periods for each patient. Inpatient capacity of the ICUs was measured through the percentage of bed occupancy at the time of admission RESULTS The ICUs with a bed occupancy greater than 80% showed patients with a lower survival curve than those below that figure at the time of admission DISCUSSION The differences in average survival were statistically significant, and show two different survival curves at the time the second wave of COVID-19 affected the country.

Efectos de la pandemia en muertes no COVID-19: Análisis en la provincia de Buenos Aires, Argentina, 2020 / Effects of the pandemic on non-COVID-19 deaths: analysis in the province of Buenos Aires, Argentina, 2020

INTRODUCCIÓN: El impacto de la pandemia por COVID-19 sobre la mortalidad abarca tanto sus efectos directos, las defunciones atribuidas al virus SARS-CoV-2, como indirectos sobre otras causas de muerte. "El objetivo del estudio fue determinar la variación sobre causas de muerte no COVID-19 en la provincia de Buenos Aires durante 2020. MÉTODOS: Se realizó un estudio descriptivo de base poblacional, utilizando fuentes secundarias. Se analizó la variación en la mortalidad por causas específicas codificadas según CIE-10, desagregadas a nivel de capítulo y grupos. Las variaciones entre las causas de muerte observadas y esperadas se compararon mediante el método de P-score respecto al quinquenio inmediato anterior (2015-2019). RESULTADOS: Todos los capítulos CIE-10 estudiados se ubican por debajo del promedio de la serie histórica. La mayor variación se registra en causas externas (-20,0%), enfermedades del sistema respiratorio (-9,1%), tumores (-8,1%), enfermedades nutricionales, endocrinas y metabólicas (-5,7%) y finalmente enfermedades del sistema circulatorio (-2,2%). DISCUSIÓN: Se observó la existencia de un reemplazo variable de otras causas de defunción por muertes COVID-19 durante 2020. El análisis de causas múltiples resultó de utilidad para reestimar, en el caso del grupo de influenza (gripe) y neumonías, la participación global de la COVID-19 en la cadena de eventos que contribuyeron al deceso.

Sobrevida en pacientes internados en unidades de cuidados intensivos por COVID-19 en la provincia de Buenos Aires, Argentina / Survival in patients admitted to intensive care units due to COVID-19 in the province of Buenos Aires, Argentina

INTRODUCCIÓN: Uno de los problemas que ha enfrentado el sistema de salud de los diferentes países debido a la pandemia de COVID-19 es la disponibilidad de servicios y atención médica en unidades de cuidados intensivos (UCI). El objetivo fue evaluar la sobrevida en pacientes internados por COVID-19 en UCI entre enero y abril de 2021 en la provincia de Buenos Aires, Argentina. MÉTODOS: Se consideró a los pacientes que, incluidos en el sistema de vigilancia, tuvieran su correlato de información del porcentaje ocupacional de camas de la UCI desde el sistema general. Con esta información se realizó un análisis de sobrevida, considerando tablas de vida, Kaplan-Meier y regresión de Cox. El evento fue el óbito, el tiempo de seguimiento a 96 días y las fechas de internación, defunción y egreso dentro de la UCI como períodos individuales de cada paciente. La capacidad operativa de las UCI fue medida a través del porcentaje de ocupación de camas al momento del ingreso. RESULTADOS: Las UCI con un porcentaje ocupacional mayor al 80% mostraron pacientes con menor curva de sobrevida que sus pares por debajo de esas cifras al momento de ingresar a la internación. DISCUSIÓN: Las diferencias en promedios de sobrevida son estadísticamente diferentes, y muestran dos curvas distintas de supervivencia en el momento en que la segunda ola de COVID-19 afectaba a la Argentina.

Exceso de mortalidad por la pandemia de COVID-19 durante 2020 en la provincia de Buenos Aires, Argentina / Excess mortality associated with the COVID-19 pandemic during 2020 in the Buenos Aires province, Argentina

INTRODUCCIÓN: El exceso de mortalidad (EM) provee una métrica robusta del impacto en este indicador durante un evento pandémico o fuera de lo habitual. Se realizó el presente estudio con el objetivo de determinar el impacto de la pandemia por la enfermedad por el nuevo coronavirus (COVID-19) sobre el exceso de muertes ocurrido en la provincia de Buenos Aires (PBA). MÉTODOS: Estudio descriptivo retrospectivo de base poblacional. Para el análisis del EM se utilizó el método P-score, con base en la comparación de la mortalidad entre un período basal -histórico 2015-2019, respecto a las defunciones con ocurrencia en la Provincia durante 2020. RESULTADOS: La PBA tiene un registro provisorio de un EM promedio de 7,59%, considerando como línea de base el límite superior de confianza del 95% de la serie histórica 2015-2019, o del 12,15% si se considera el promedio histórico. Se observa un impacto diferencial del EM según el sexo y el grupo etario. DISCUSIÓN: Las muertes por COVID-19 en la PBA superan el EM, lo que podría indicar la existencia de reemplazo de otras causas de defunción. Este resultado, que distingue a la PBA de los países de América Latina relevados y otros países europeos y de Oceanía, no permitiría estimar un subregistro en la contabilización de defunciones por COVID-19.

Obstáculos para el desarrollo de políticas transformadoras en salud mental: el caso de la ley 25.421 / Obstacles aganist the development of policies and the implementation of improvements in mental health: the case of the law 25.421

Este trabajo se enmarca en uno de los objetivos macrocontextuales del Proyecto de investigación UBACyT P040. El problema a abordar son las dificultades para el desarrollo de políticas y la implementación de cambios en Salud Mental. Se toma la Ley de Creación del Programa de Asistencia Primaria de Salud Mental (25.421/01) como analizador. Se utiliza una estrategia metodológica de tipo cualitativa. Se trata de un estudio de caso. Se analiza la elaboración de la Ley 25.421, su propuesta y la forma en que se inviabilizó su implementación. En las conclusiones se observa que la inviabilidad estuvo relacionada con la pregnancia de las políticas neoliberales en el sector salud en Argentina, así como con la modalidad de planificación de tipo normativa con que se trabajó en la producción de la ley. Se desprende por lo tanto del análisis la importancia de incorporar la planificación estratégica en la elaboración de políticas en salud.