COVID-19: The Ivermectin African Enigma.

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.

Remark

Introduction

The scarcity of COVID-19 incidence cases in the African continent as can be appreciated in: https://coronavirus.jhu.edu/map.html, (last time consulted 23-10-20) prompted us to assess the influence of massive distribution of Ivermectin that began in 1989 in a program against river blindness in some African countries and continued in 1995 when World Health Organization (WHO) launched the African Programme for Onchocerciasis Control (APOC). The main objective of the APOC program has been the establishment of sustainable community-directed treatment with ivermectin (CDTI) and vector control with environmentally-safe methods where appropriate.

APOC is a partnership programme including 19 countries with active involvement of the Ministries of Health and their communities, several international and local NGDOs, the private sector (Merck & Co., Inc.), donor countries and UN agencies. The World Bank and WHO acted as Fiscal Agent as Executing Agency, respectively. A Community-Directed Treatment with Ivermectin was the delivery strategy of APOC. With the purpose of achieving sustainability, local communities were empowered to administer and distribute ivermectin in their own villages. The programme which was extended until 2015 intended to treat over 90 million people annually in the 19 countries, protecting an at risk population of 115 million, and to prevent over 40,000 cases of blindness every year , . In 1998 the Program was expanded to some Asian countries to combat lymphatic filariasis and APOC countries continued to use ivermectin, in association with albendazole, in this program .

The purpose of this ecological study was to compared mortality and infection rates of SARS-CoV-2 (COVID-19) of two groups of African countries, one group exposed to massive community distribution of ivermectin with other group of countries that were not so exposed.

Materials and Methods

With data from Worldometer COVID-19 Data , we classified the 54 sovereign African countries in two groups: APOC group comprising the 19 countries that had national Ivermectin programs, and a non-APOC group with the rest of 35 African countries. Figure 1A shows a map with African countries, according to participation in the APOC Program.

Figure 1

African Programme for Onchocerciasis Control (APOC) and Covid-19. 1A. Countries that participated in the APOC. APOC countries: Angola, Burundi, Cameroon, Central African Republic, Chad, Congo, Democratic Republic of Congo, Ethiopia, Equatorial Guinea, Gabon, Kenya, Liberia, Malawi, Mozambique, Nigeria, Rwanda, Sudan, Tanzania and Uganda. NON-APOC countries: South Africa, Egypt, Morocco, Algeria, Ghana, Senegal, Libya, Ivory Coast, Zambia, Guinea, Namibia, Tunisia, Zimbabwe, Mauritania, Djibouti, Eswatini, Cabo Verde, Gambia, Somalia, Eritrea, Seychelles, Mali, Botswana, Guinea-Bissau, Benin, Sierra Leone, Burkina Faso, Togo, Lesotho, Niger, South Sudan, Sao Tome and Principe, Republic of Madagascar, Comoros, Mauritius. 1B. Daily COVID-19 mortality rates per million according to time and APOC status.

We used generalized Poisson regression models to obtain effect estimates of APOC status on SARS-CoV-2 cumulative infection and mortality rates. The models included country characteristics to adjust for socioeconomic differences between countries that could affect their response capacity and quality to the pandemic. To measure the impact of confounding variables like health, education, and standard of living we decided to control them by using the Human Development Index (HDI) . HDI is a geometric mean of normalized indices of the three key dimensions of human development: health, assessed by life expectancy at birth; education, measured by mean of years of schooling for adults aged ≥25 years and standard of living measured by gross national income per capita. Although it does not reflect poverty, security, empowerment, or inequalities, we consider that it is the best indicator that represents the global situation of a country .

We considered countries with unusual high rates (compared to the rest countries) as ‘true outliers’ (i.e., values that are correct but unusual) and represented them with indicator variables as predictors in the models. This approach allowed us to evaluate the estimated rates with and without those country-related effects. All tests were done two-sided, and p <0.05 was considered statistically significant. R and STATA version 16 were used for all statistical analyses.

Results

Striking differences in the evolution of COVID-19 mortality are observed Figure 1B and APOC countries appear to have lower rates. Analysis of raw data, as shown in Table 1, indicate that APOC countries had lower infection (as indicated by lower case detection) and mortality rates due to COVID-19 (p <0.001). The ratio of mortality rates was 0.12 (95% CI: 0.12-0.13) and the ratio of infection rates was 0.16 (95% CI: 0.16-0.16), indicating that the APOC group was associated with lower mortality and infection rates compared to non-APOC countries, that is 88% and 84%, respectively. In addition, the APOC countries also had a lower number of detected cases and a lower frequency of tests.

Table 1

Number and rate of confirmed detected cases, deaths, and tests due to COVID-19. countries APOC and non-APOC (update 23-10-20)

African country	Population number	Cases number	Rate/million	IC 95%	Deaths number	Rate/million	IC 95%
APOC	778,335,764	316,773	407	405.6-408.4	6,099	7.8	7.6-8.0
Non-APOC	558,607,579	1,370,056	2,453	2,448.5-2,456.7	34,591	62.0	61.3-62.6

Mortality, detection of new cases and number of tests performed were positively and significantly associated with HDI. The Figure 2 shows the COVID-19 Cumulative Mortality Rate per million in APOC countries compared with non-APOC countries.

Figure 2

Cumulative Mortality Rate by Human Development Index in APOC compared with non-APOC countries. Scatterplot with weighted markers (Population)

South Africa, a non-APOC country and the most populated country in our dataset with 5 million inhabitants , contributed with largest number of cases and deaths. In South Africa, expected deaths and infections were 5.70 and 3.15 times higher (p <0.001) than the non-APOC countries. We included an indicator covariate for South Africa in all models.

After adjusting for the number of performed tests and HDI level, the expected number of COVID-19 deaths was lower 28% (RR= 0.72, 95% CI: 0.67-0.78) and of infections 8% (RR= 0.92, 95% CI: 0.91-0.93) in APOC countries (p <0.001). The number of deaths duplicated (RR= 2.39, 95% CI: 2.33-2.46) and number of infections increased 69% (RR= 1.69, 95% CI: 1.68-1.70) for each standard deviation above HDI mean. The apparent reduction in the death rate from Covid-19 in APOC countries (compared to non-APOC) was 3.5 more than the apparent reduction in the infection rate in the same countries when adjusting for the same covariates (Table 2).

Table 2

Results in the infection and mortality rates, expressed by the incidence rate ratios.

	Infection rate		Mortality rate
Predictors	Rate ratiosa	95% CI	Rate ratiosa	95% CI
APOC	0.92	0.91-0.93	0.72	0.67-0.78
HDI	1.69	1.68-1.70	2.39	2.33-2.46
Testing Rate	2.49	2.48-2.50	1.91	1.83-2.00
APOC x HDI	0.51	0.51-0.52	0.47	0.43-0.50
APOC x Testing Rate	1.89	1.87-1.92	1.26	1.12-1.42
HDI x Testing Rate	0.73	0.73-0.74	0.69	0.67-0.71

a. All ratios were statistically significant (p <0.001)

* After sensitivity analysis, an indicator term was included in the model for South Africa (infection: RR= 2.90, 95% CI: 2.88-2.91, p <0.001; Mortality: RR= 4.13, 95% CI: 3.99-4.28, p <0.001) therefore the RRs are adjusted for this effect.

Death rates were directly associated with HDI in all African countries, while number of infections were inversely associated in APOC countries, that is the higher the HDI the lower the expected number of infections. In African regions with HDIs above Z-score means, the expected number of deaths and infections was lower in APOC countries. In contrast, in the regions with the lowest HDI Z-score (less than 0), the estimated number of deaths and infections was lower in the non-APOC countries compared to APOC countries (Supplementary Figure 1S).

Discussion

No country knows with certainty the total number of subjects infected by SARS-CoV-2 within its territory, only an approximate number provided by the people who are tested; then, the number of tests performed largely determines the count of confirmed cases of the disease. In developed countries the number of tests performed can reach larger proportions of the population, like Iceland that had almost half of its population tested, 483 per thousand people , however, on the African continent the tests performed per million inhabitants can be as low as in South Sudan 1,072 and Egypt 1,311 .

Different quality of health services could be an explanation for the differences in infection (detection) of cases and of mortality. The WHO index for quality of health services varies from NA (no data available) to HIGH quality. Seven of the countries included in this study had reports accepted by the WHO, all of them were in the non APOC group, so underreporting could be the reason for the absence of cases and deaths , . However, Mauritius and Seychelles (considered high and intermediate quality) reported 10 and 0 deaths respectively. While Egypt and Cabo Verde, classified as low or very low quality, reported a significant number of cases and deaths. Ethiopia and Nigeria, included in the NA category and belonging to the APOC group, reported a total of 1,396 and 1,127 deaths respectively. It seems unlikely that the quality of the reports can explain the observed differences.

A high HDI indicates longer life expectancy, better education and a higher standard of living. Our results coincide with others that show higher infections and death rates associated with high HDI , . This can be explained because the component “life expectancy at birth is associated with a higher percentage of population >65 years. Our non-APOC group had a larger population in the >65 category and larger life expectancy (9 years) than the APOC group. That is why it is crucial to control for this confounding variable.

Mbow et al. , analyzed the low morbi-mortality by COVID-19 in Africa compared to European countries and US, concluded that it is unlikely that it may be due to race, quality of reporting and death registration, different population age composition, lockdown stringency or other sociocultural aspects. Mbow mentions that studies of African COVID-19 patients show clear differences in the activation, proinflammatory and memory profiles of the immune cells compared not only versus Europeans but also among Africans with high and low exposure to microorganisms and parasites. Also suggest, that the virus may be spreading differently and with an attenuated outcome in Africa.

It is not known if a residual ivermectin effect increases the number of asymptomatic in the APOC countries. It is also unknown whether there are differences in susceptibility between populations of different African countries or regions.

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 - . Although there have been suggestive clinical studies , , and >50 trials are currently in progress worldwide . There is the need of good designed clinical trials to conclusively ascertain its benefits in humans.

The WHO Global Programme to Eliminate Lymphatic Filariasis (GPELF) has utilized ivermectin in association with albendazole in several Asian countries . In 2019, 1.2 million people in Haiti and Dominican Republic received ivermectin as part lymphatic filariasis preventive strategy. However, in an effort to reduce the risk of COVID-19 mass treatment campaigns were suspended, after an interim WHO guidance on April 1, 2020 . It should be interesting to observe the evolution of infections and mortality in these countries.

A limitation of this study is that we analyzed cumulative rates up to a specific date. More detailed analyses should consider country effects (i.e., random intercepts) and time-varying covariates (e.g., testing rate) in a mixed Poisson model framework.

Overall, the reasons are not clear, yet present data suggests that a mass public health preventive campaign against COVID-19 may have taken place, inadvertently, in some African countries with massive community ivermectin use.

Contribución del estudio

Introducción

Como se puede apreciar en: https://coronavirus.jhu.edu/map.html, (última consulta 23-10-20), la baja incidencia de casos de COVID-19 en el continente africano nos impulsó a evaluar la influencia de la distribución de Ivermectina en algunos países africanos. Este programa contra la enfermedad conocida como ceguera de los ríos (oncocercosis) comenzó en 1989 y continuó en 1995 cuando la Organización Mundial de la Salud (OMS) lanzó el Programa Africano para el Control de la Oncocercosis (APOC). El principal objetivo del programa APOC fue el establecimiento de un tratamiento sostenible con Ivermectina, dirigido por la comunidad (TSDC) y un control de vectores con métodos ambientalmente apropiados.

APOC es un programa de colaboración que incluyó 19 países, donde participaron activamente los Ministerios de Salud y las comunidades, varias ONG´s internacionales y locales, el sector privado (Merck & Co., Inc.), países donantes y agencias de la ONU. El Banco Mundial y la OMS actuaron como agente fiscal y como organismo ejecutor, respectivamente. El tratamiento coordinado por la comunidad con ivermectina fue la estrategia de administración de APOC. Con el propósito de lograr la sostenibilidad, las comunidades locales fueron empoderadas para administrar y distribuir Ivermectina en sus propias comunidades. El programa, que se extendió hasta el año 2015, tenía como objetivo tratar a más de 90 millones de personas anualmente en los 19 países, protegiendo a una población con riesgo de 115 millones y poder prevenir más de 40,000 casos de ceguera cada año ,. En 1998, el Programa se expandió a algunos países asiáticos para combatir la filariasis linfática y los países APOC continuaron usando Ivermectina, en asociación con Albendazol .

El propósito de este estudio ecológico fue comparar las tasas de mortalidad y la infección por SARS-CoV-2 (COVID-19) de dos grupos de países africanos, un grupo expuesto a la distribución comunitaria masiva de Ivermectina y otro grupo de países que no estuvieron expuestos al medicamento.

Materiales y Métodos

Con datos de Worldometer COVID-19 Data , clasificamos los 54 países africanos en dos grupos: grupo APOC que comprende 19 países que tenían programas nacionales usando Ivermectina, y un grupo NO APOC con el resto de 35 países africanos. La Figura 1A muestra un mapa con los países africanos, según la participación en el Programa APOC.

Figura 1

Programa africano de control de la oncocercosis (APOC) y Covid-19. 1A. Países que participaron en el APOC. Países APOC: Angola, Burundi, Camerún, República Centroafricana, Chad, Congo, República Democrática del Congo, Etiopía, Guinea Ecuatorial, Gabón, Kenia, Liberia, Malawi, Mozambique, Nigeria, Ruanda, Sudán, Tanzania y Uganda. Países NO APOC: Sudáfrica, Egipto, Marruecos, Argelia, Ghana, Senegal, Libia, Costa de Marfil, Zambia, Guinea, Namibia, Túnez, Zimbabwe, Mauritania, Djibouti, Eswatini, Cabo Verde, Gambia, Somalia, Eritrea, Seychelles, Malí, Botswana, Guinea-Bissau, Benin, Sierra Leona, Burkina Faso, Togo, Lesotho, Níger, Sudán del Sur, Santo Tomé y Príncipe, República de Madagascar, Comoras, Mauricio. 1B. Tasas diarias de mortalidad de COVID-19 por millón habitantes, según tiempo y país APOC.

Utilizamos el modelo de regresión de Poisson generalizado para obtener estimaciones del efecto del estado de APOC sobre las tasas acumuladas de infección y mortalidad causadas por el SARS-CoV-2. Los modelos incluyeron características de los países para ajustar por las diferencias socioeconómicas entre países que podrían afectar la capacidad y la calidad de respuesta a la pandemia. Para medir el impacto de las posibles variables de confusión como la salud, la educación y el nivel de vida, decidimos controlarlas mediante el Índice de Desarrollo Humano (IDH) . El IDH es una media geométrica de índices normalizados de las tres dimensiones clave del desarrollo humano: la salud, evaluada por la esperanza de vida al nacer; la educación, medida por la media de años de escolaridad para adultos ≥25 años y el nivel de vida medido por la renta nacional bruta per cápita. Si bien no refleja la pobreza, la seguridad, el empoderamiento o las desigualdades, consideramos que es el mejor indicador que representa la situación global de un país .

Consideramos a los países con tasas inusualmente altas (en comparación con el resto de países) como "valores atípicos verdaderos" (es decir, valores correctos pero inusuales) y los representamos con variables indicadoras como predictores en los modelos. Este enfoque nos permitió evaluar las tasas estimadas con y sin esos efectos relacionados con el país. Todas las pruebas se realizaron con dos colas y una p <0.05 se consideró estadísticamente significativa. R (R Core Team, 2020) y STATA versión 16 se utilizaron para todos los análisis estadísticos.

Resultados

Se observan diferencias notables en la evolución de la mortalidad por COVID-19 (Figura 1B). Los países APOC parecen tener tasas más bajas. El análisis de los datos crudos, como se muestra en la Tabla 1, indica que los países APOC tuvieron menores tasas de infección (como lo indica la baja detección de casos) y tasas de mortalidad por COVID-19 (p <0.001). La proporción de las tasas de mortalidad fue 0.12 (IC 95%: 0.12-0.13) y la proporción de las tasas de infección fue de 0.16 (IC 95%: 0.16-0.16), lo que indica que el grupo APOC se asoció con tasas de mortalidad e infección más bajas en comparación con los países no-APOC, es decir 88% y 84%, respectivamente. Además, los países APOC también tuvieron un menor número de casos detectados y una menor frecuencia de pruebas.

Table 1

Número y tasa de casos confirmados detectados, muertes y pruebas por COVID-19. países APOC y no APOC (actualización 23-10-20)

Paises africanos	Población	Casos	Tasa/millón	IC 95%	Muertes	Tasa/millón	IC 95%
APOC	778,335,764	316,773	407	405.6-408.4	6,099	7.8	7.6-8.0
Non-APOC	558,607,579	1,370,056	2,453	2,448.5-2,456.7	34,591	62.0	61.3-62.6

La mortalidad, la detección de nuevos casos y el número de pruebas realizadas se asociaron positiva y significativamente con el IDH. La Figura 2 muestra la tasa de mortalidad acumulada de COVID-19 por millón de habitantes en los países APOC, en comparación con los países NO APOC

Figura 2

Tasa de mortalidad acumulada por índice de desarrollo humano en APOC en comparación con países NO APOC. Diagrama de dispersión con marcadores ponderados (población).

Sudáfrica, un país NO APOC y el país más poblado de nuestro conjunto de datos con 5 millones de habitantes , contribuyó con el mayor número de casos y muertes. En Sudáfrica, las muertes y las infecciones esperadas fueron 5.70 y 3.15 veces más altas (p <0.001) que en los países NO APOC. Incluimos una covariable de indicador para Sudáfrica en todos los modelos.

Después de ajustar por el número de pruebas realizadas y el nivel de IDH, el número esperado de muertes por COVID-19 fue 28% menor (RR= 0.72, IC 95%: 0.67-0.78) y también, un 8% menos en las infecciones (RR = 0.92, IC 95%: 0.91-0.93) en los países APOC (p <0.001). El número de muertes se duplicó (RR= 2.39, IC 95%: 2.33-2.46) y el número de infecciones aumentó un 69% (RR= 1.69, IC 95%: 1.68-1.70) por cada desviación estándar por encima de la media del IDH. La aparente reducción en la tasa de muerte por Covid-19 en los países APOC (en comparación con los NO APOC) fue 3.5 más que la aparente reducción en la tasa de infección en los mismos países cuando se ajustó por las mismas covariables (Tabla 2).

Table 2

Resultados de las tasas de infección y mortalidad, expresadas por la proporción de tasas de incidencia.

	Tasa de infección		Tasa de mortalidad
Predictores	Proporción de tasasa	95% CI	Proporción de tasasa	95% CI
APOC	0.92	0.91-0.93	0.72	0.67-0.78
IDH	1.69	1.68-1.70	2.39	2.33-2.46
Tasa de pruebas	2.49	2.48-2.50	1.91	1.83-2.00
APOC x IDH	0.51	0.51-0.52	0.47	0.43-0.50
APOC x Tasa de pruebas	1.89	1.87-1.92	1.26	1.12-1.42
IDH x Tasa de pruebas	0.73	0.73-0.74	0.69	0.67-0.71

a: Todas las proporciones fueron estadísticamente significativas (p <0.001)

* Después del análisis de sensibilidad, se incluyó un término indicador en el modelo para Sudáfrica (infección: RR= 2.90, IC 95%: 2.88-2.91, p <0.001; Mortalidad: RR= 4.13, IC 95%: 3.99-4.28, p < 0.001) por lo tanto, los RR se ajustan para este efecto.

Las tasas de mortalidad se asociaron directamente con el IDH en todos los países africanos, mientras que el número de infecciones se asoció inversamente en los países APOC, es decir, cuanto mayor es el IDH, menor es el número esperado de infecciones. En las regiones africanas con IDH por encima de las medias del puntaje Z, el número esperado de muertes e infecciones fue menor en los países APOC. Por el contrario, en las regiones con el puntaje Z del IDH más bajo (menos de 0), el número estimado de muertes e infecciones fue menor en los países NO APOC en comparación con los países APOC (Figura 1S suplementaria complementaria).

Discusión

En ningún país se conoce con certeza el número total de sujetos infectados por el SARS-CoV-2 dentro de su territorio. Solo tienen un número aproximado que es proporcionado por las personas que se realizan la prueba de diagnóstico. Por este motivo, el número de pruebas realizadas determina en gran medida el recuento de casos confirmados de la enfermedad. En los países desarrollados el número de pruebas realizadas puede alcanzar mayores proporciones con respecto a la población, como Islandia que le hizo diagnóstico casi a la mitad de su población, 483 pruebas por cada mil personas , sin embargo, en el continente africano las pruebas realizadas pueden ser tan baja como en Sudán del Sur 1,072 o Egipto 1,311 por millón de habitantes .

La diferente calidad de los servicios de salud podría explicar las diferencias en la infección (detección) de casos y en la mortalidad. El índice de la OMS para la calidad de los servicios de salud varía de NA (sin datos disponibles) a ALTA calidad. Siete de los países incluidos en este estudio tenían informes aceptados por la OMS, todos estaban en el grupo NO APOC, por lo que el subregistro podría ser la razón de la ausencia de casos y muertes ,. Sin embargo, Mauricio y Seychelles (consideradas de calidad alta e intermedia) informaron 10 y 0 muertes respectivamente. Mientras que Egipto y Cabo Verde, clasificados como de baja o muy baja calidad, notificaron un número significativo de casos y muertes. Etiopía y Nigeria, incluidos en la categoría NA y pertenecientes al grupo APOC, reportaron un total de 1,396 y 1,127 muertes respectivamente. Parece poco probable que la calidad de los informes pueda explicar las diferencias observadas.

Un IDH alto indica una mayor esperanza de vida, una mejor educación y un mayor nivel de vida. Nuestros resultados coinciden con otros investigadores, que muestran mayores tasas de infección y de muerte asociadas a un IDH elevado ,. Esto se puede explicar, porque el componente “la esperanza de vida al nacer se asocia a un mayor porcentaje de población >65 años. Nuestro grupo NO APOC tenía una población más grande en la categoría >65 y mayor esperanza de vida (9 años) que el grupo APOC. Por eso es crucial controlar esta variable de confusión.

Mbow , analizó la baja morbimortalidad por COVID-19 en África en comparación con los países europeos y EE. UU., Concluyó que es poco probable que se deba a la raza, o a la calidad de los informes y el registro de defunciones, o a la diferente composición por edad de la población, el rigor del encierro u otros aspectos socioculturales. Mbow mencionó que los estudios de pacientes africanos con COVID-19 muestran claras diferencias en los perfiles de activación, proinflamatorios y de memoria de las células inmunes en comparación no solo con los europeos sino también entre africanos con alta y baja exposición a microorganismos y parásitos. También sugiere que el virus puede propagarse de manera diferente y con un resultado atenuado en África .

No se sabe si un efecto de la Ivermectina residual aumenta el número de asintomáticos en los países APOC. También se desconoce si existen diferencias en la susceptibilidad entre poblaciones de diferentes países o regiones africanas. 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 -. Algunos estudios clínicos sugieren un impacto ,. Actualmente hay más de 50 ensayos en curso en todo el mundo . Existe la necesidad de ensayos clínicos bien diseñados para determinar de manera concluyente los beneficios de este fármaco en los humanos.

El Programa Mundial de la OMS para eliminar la filariasis linfática ha utilizado Ivermectina en asociación con Albendazol en varios países asiáticos . En 2019, 1.2 millones de personas en Haití y República Dominicana recibieron Ivermectina como parte de la estrategia preventiva de la filariasis linfática. Sin embargo, en un esfuerzo por reducir el riesgo de COVID-19, se suspendieron el 1 de abril de 2020 todas las campañas de tratamiento masivo, después de una guía provisional de la OMS . Sería interesante observar la evolución de las infecciones y la mortalidad en estos países.

Una limitación de este estudio es que analizamos las tasas acumuladas hasta una fecha específica. Los análisis más detallados deben considerar los efectos del país (es decir, las intersecciones aleatorias) y las covariables que varían en el tiempo (por ejemplo, la tasa de prueba) en un marco de modelo mixto de Poisson.

En general, las razones por las diferencias entre países APOC y NO APOC no están claras. Sin embargo, los datos sugieren que la campaña preventiva masiva de salud pública en algunos países africanos con el uso masivo de Ivermectina en la comunidad tuvo un efecto contra el COVID-19, sin ser dirigido contra este.

1) Why was this study conducted?

Ivermectin has been used since 1995 for the African Programme for Onchocerciasis Control (APOC). Currently, it is being considered as the possible target drug for SARS CoV-2. The low frequency of cases and deaths from the SARS-CoV-2 COVID-19 virus in some countries of Africa prompted us to assess the possible influence of this community-based strategy.

2) What were the most relevant results of the study?

APOC Countries with a Community-directed treatment with ivermectin strategy show 28% lower mortality (RR= 0.72, 95% CI: 0.67-0.78) and 8% lower rate of infection (RR= 0.92, 95% CI: 0.91-0.93) due to COVID-19; compared with non-APOC countries.

3) What do these results contribute?

Our data suggest that a mass public health preventive campaign against COVID-19 may have taken place, inadvertently, in some African countries with massive community ivermectin use. Additional studies are needed to confirm it.

1) ¿Por qué se realizó este estudio?

La ivermectina se ha utilizado desde 1995 para el Programa Africano de Lucha contra la Oncocercosis (APOC). Actualmente, este fármaco se está considerando para el tratamiento del SARS CoV-2. La baja frecuencia de casos y muertes por el virus SARS-CoV-2 COVID-19 en algunos países de África nos llevó a evaluar la posible influencia de esta estrategia basada en la comunidad.

2) ¿Cuáles fueron los resultados más relevantes del estudio?

Países con APOC que usan el tratamiento con ivermectina basado en la comunidad, muestran una baja mortalidad (28%) (RR= 0.72, IC 95%: 0.67-0.78) y una baja tasa de infección (8%) (RR= 0.92, 95% CI: 0.91-0.93) causada por el COVID-19; comparados con países sin el programa APOC.

3¿Qué aportan estos resultados?

Nuestros datos sugieren que la campaña preventiva masiva de salud pública basada en el uso masivo de ivermectina en la comunidad puede haber tenido impacto en la morbi-mortalidad por COVID-19 en algunos países africanos Se necesitan estudios adicionales para confirmarlo.