Risk of Ruling out Severe Acute Respiratory Syndrome by Ruling in another Diagnosis: Variable Incidence of Atypical Bacteria Coinfection Based on Diagnostic Assays
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Severe acute respiratory syndrome (SARS) caused the first epidemic of the 21st century and continues to threaten the global community. OBJECTIVE: To assess the incidence of coinfection in patients confirmed to have SARS-associated coronavirus (SARS-CoV) infection, and thus, to determine the risk of ruling out SARS by ruling in another diagnosis. METHODS: The present report is a retrospective study evaluating the incidence and impact of laboratory-confirmed SARS-CoV and other pulmonary pathogens in 117 patients. These patients were evaluated in a Toronto, Ontario, community hospital identified as the epicentre for the second SARS outbreak. RESULTS: Coinfection with other pulmonary pathogens occurred in patients with SARS. Seventy-three per cent of the patient population evaluated had laboratory-confirmed SARS-CoV infection. Serology showing acute or recent Chlamydophila pneumoniae or Mycoplasma pneumoniae infection revealed an incidence of 30% and 9%, respectively, in those with SARS. These rates are similar to previously published studies on coinfection in pneumonia. All nucleic acid diagnostic assays were negative for C pneumoniae and M pneumoniae in respiratory samples from patients with SARS having serological evidence for these atypical pathogens. CONCLUSIONS: Diagnostic assays for well-recognized pulmonary pathogens have limitations, and ruling out SARS-CoV by ruling in another pulmonary pathogen carries significant risk. Despite positive serology for atypical pathogens, in a setting where clinical suspicion for SARS is high, specific tests for SARS should be performed to confirm or exclude a diagnosis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».