COVID-19: The Ivermectin African Enigma / COVID-19: El enigma de la Ivermectina en Africa

Abstract Introduction: The low frequency of cases and deaths from the SARS-CoV-2 COVID-19 virus in some countries of Africa has called our attention about the unusual behavior of this disease. The ivermectin is considered a drug of choice for various parasitic and viral diseases and shown to have in vitro effects against SARS-CoV-2. Aims: Our study aimed to describe SARS-CoV2 infection and death rates in African countries that participated in an intensive Ivermectin mass campaign carried out to control onchocerciasis and compare them with those of countries that did not participate. Methods: Data from 19 countries that participated in the World Health Organization (WHO) sponsored African Programme for Onchocerciasis Control (APOC), from 1995 until 2015, were compared with thirty-five (Non-APOC), countries that were not included. Information was obtained from https://www.worldometers.info/coronavirus/ database. Generalized Poisson regression models were used to obtain estimates of the effect of APOC status on cumulative SARS-CoV-2 infection and mortality rates. Results: After controlling for different factors, including the Human Development Index (HDI), APOC countries (vs. non-APOC), show 28% lower mortality (0.72; 95% CI: 0.67-0.78) and 8% lower rate of infection (0.92; 95% CI: 0.91-0.93) due to COVID-19. Conclusions: The incidence in mortality rates and number of cases is significantly lower among the APOC countries compared to non-APOC countries. That a mass public health preventive campaign against COVID-19 may have taken place, inadvertently, in some African countries with massive community ivermectin use is an attractive hypothesis. Additional studies are needed to confirm it.

Resumen Introducción: La baja frecuencia de casos y muertes por el virus SARS-CoV-2 COVID-19 en algunos países de África llamó nuestra atención sobre el comportamiento inusual de esta enfermedad. La ivermectina se considera un fármaco de elección para diversas enfermedades parasitarias y virales, y se ha demostrado que tiene efectos in vitro contra el SARS-CoV-2. Objetivos: Nuestro estudio tiene el objetivo describir las tasas de infección y mortalidad del SARS-CoV-2 en los países africanos que participaron en una campaña intensiva masiva de ivermectina para el control de la oncocercosis y compararlas con las de los países que no participaron. Métodos: Los datos de 19 países que participaron en el Programa Africano para el Control de la Oncocercosis (APOC) patrocinado por la Organización Mundial de la Salud (OMS), desde 1995 hasta 2015, se compararon con 35 países que no fueron incluidos (NO APOC). La información sobre casos y muertes por COVID-19 se obtuvo de la base de datos https://www.worldometers.info/coronavirus/. Se utilizaron modelos de regresión de Poisson para obtener estimaciones del efecto del estado APOC sobre las tasas acumuladas de infección y mortalidad por SARS-CoV-2. Resultados: Después de controlar diferentes factores, incluido el Índice de Desarrollo Humano (IDH), los países APOC (frente a los no APOC) mostraron una mortalidad 28% menor (razón de tasas ajustada: RR= 0.72, IC 95%: 0.67-0.78) y una tasa de infección 8% menor (RR= 0.92, IC 95%: 0.91-0.93) por COVID-19. Conclusiones: Las tasas de mortalidad e infección son significativamente más bajas en países APOC en comparación con los países no APOC. Una campaña preventiva masiva de salud pública contra el COVID-19 pudo haber tenido lugar inadvertidamente en algunos países africanos con un uso masivo de ivermectina en la comunidad es una hipótesis atractiva. Se necesitan estudios adicionales para confirmarlo.

Metodologías Cuantitativas 2: Sesgo de confusión y cómo controlar un confusor / Quantitative Methodologies 2: Confusion bias and how to control a confounding factor

Identificar el sesgo de confusión y cómo controlarlo es uno de los desafíos metodológicos más importantes en el diseño de estudios que buscan identificar la causalidad. Este sesgo está presente en cualquier análisis de la asociación entre una exposición y un resultado de interés, una asociación que puede estar sesgada o no por una tercera variable llamada confusor. Podemos diagnosticar un confusor en todos los casos en los que este crea una asociación espuria entre una variable de exposición o variable independiente y la variable de resultado o variable dependiente. Para controlar el sesgo de confusión, podemos usar diferentes métodos. Estos incluyen aquellas técnicas aplicadas en el diseño del estudio, tales como restricción, aleatorización y coincidencia, y aquellas técnicas empleadas en el análisis de datos, como la estratificación, el análisis multivariado, la estandarización, los puntajes de propensión, el análisis de sensibilidad y el inverso ponderación de probabilidad. En esta revisión, analizamos cómo identificar una variable de confusión y las principales técnicas para controlar el sesgo de confusión.

Addressing confounding bias is one of the challenges when conducting causality studies. This occurs when we report a causal association between an exposure and an outcome, when in fact it could be result of the effect of a third factor called confounding variable. That is, when a confounder variable creates a spurious relationship between the exposure or independent variable and the outcome of interest or dependent variable. By knowing the confounding variables and their association with the exposure of interest, the confounding bias could be controlled. To control for confounding bias, we can use different methods. These include techniques applied in study design, such as restriction, randomization, and coincidence, and techniques used in data analysis, such as stratification, multivariate analysis, standardization, propensity scores, analysis sensitivity and the inverse probability weighting. In this review, we discuss how to identify a confounding variable and the main techniques for controlling for confounding bias.