Optimizing COVID-19 surveillance in long-term care facilities: a modelling study
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background Long-term care facilities (LTCFs) are vulnerable to COVID-19 outbreaks. Timely epidemiological surveillance is essential for outbreak response, but is complicated by a high proportion of silent (non-symptomatic) infections and limited testing resources. Methods We used a stochastic, individual-based model to simulate SARS-CoV-2 transmission along detailed inter-individual contact networks describing patient-staff interactions in real LTCF settings. We distributed nasopharyngeal swabs and RT-PCR tests using clinical and demographic indications, and evaluated the efficacy and resource-efficiency of a range of surveillance strategies, including group testing (sample pooling) and testing cascades, which couple (i) testing for multiple indications (symptoms, admission) with (ii) random daily testing. Results In the baseline scenario, randomly introducing SARS-CoV-2 into a 170-bed LTCF led to large outbreaks, with a cumulative 86 (6-224) infections after three weeks of unmitigated transmission. Efficacy of symptom-based screening was limited by (i) lags between infection and symptom onset, and (ii) silent transmission from asymptomatic and pre-symptomatic infections. Testing upon admission detected up to 66% of patients silently infected upon LTCF entry, but missed potential introductions from staff. Random daily testing was more effective when targeting patients than staff, but was overall an inefficient use of limited resources. At high testing capacity (>1 test/10 beds/day), cascades were most effective, with a 22-52% probability of detecting outbreaks prior to any nosocomial transmission, and 38-63% prior to first onset of COVID-19 symptoms. Conversely, at low capacity (<1 test/85 beds/day), pooling randomly selected patients in a daily group test was most effective (9-15% probability of detecting outbreaks prior to transmission; 30-44% prior to symptoms). The most efficient strategy compared to the reference was to pool individuals with any COVID-like symptoms, requiring only 5-7 additional tests and 17-24 additional swabs to detect outbreaks 5-6 days earlier, prior to an additional 14-18 infections. Conclusions Group testing is an effective and efficient COVID-19 surveillance strategy for resource-limited LTCFs. Cascades are even more effective given ample testing resources. Increasing testing capacity and updating surveillance protocols accordingly could facilitate earlier detection of emerging outbreaks, informing a need for urgent intervention in settings with ongoing nosocomial transmission.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».