Urinary viral shedding of COVID-19 and its clinical associations: A Systematic Review and Meta-analysis of Observational Studies
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Objectives To review the current literature on the presence of COVID-19 virus in the urine of infected patients and to explore the clinical features that can predict the presence of COVID-19 in urine. Materials and Methods A systematic review of published literature between 30 th December 2019 and 21 st June 2020 was conducted on Pubmed, Google Scholar, Ovid, Scopus, and ISI web of science. Studies investigating urinary viral shedding of COVID-19 in infected patients were included. Two reviewers selected relative studies and performed quality assessment of individual studies. Meta-analysis was performed on the pooled case reports and cohort with a sample size of 9. Results Thirty-nine studies were finally included in the systematic review; 12 case reports, 26 case series, and one cohort study. Urinary samples from 533 patients were investigated. Fourteen studies reported the presence of COVID-19 in the urinary samples from 24 patients. The crude overall rate of COVID-19 detection in urinary samples was 4.5%. Considering case series and cohorts with a sample size of ≥ 9, the estimated viral shedding frequency was 1.18 % (CI 95%: 0.14 – 2.87) in the meta-analysis. In adult patients, urinary shedding of COVID-19 was commonly detected in patients with moderate to severe disease (16 adult patients with moderate or severe disease versus two adult patients with mild disease). In children, urinary viral shedding of COVID-19 was reported in 4 children who all suffered from mild disease. Urinary viral shedding of COVID-19 was detected from day 1 to day 52 after disease onset. The pathogenicity of virus isolated from urine has been demonstrated in cell culture media in one study while another study failed to reveal replication of isolated viral RNA in cell cultures. Urinary symptoms were not attributed to urinary viral shedding. Conclusions While COVID-19 is rarely detected in urine of infected individuals, infection transmission through urine still remains possible. In adult patients, infected urine is more likely in the presence of moderate or severe disease. Therefore, caution should be exerted when dealing with COVID-19 infected patients during medical interventions like endoscopy and urethral catheterization.
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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 | 0,014 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,029 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».