Predicting Infectious Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 From Diagnostic Samples
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Reverse-transcription polymerase chain reaction (RT-PCR) has become the primary method to diagnose viral diseases, including severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2). RT-PCR detects RNA, not infectious virus; thus, its ability to determine duration of infectivity of patients is limited. Infectivity is a critical determinant in informing public health guidelines/interventions. Our goal was to determine the relationship between E gene SARS-CoV-2 RT-PCR cycle threshold (Ct) values from respiratory samples, symptom onset to test (STT), and infectivity in cell culture. METHODS: In this retrospective cross-sectional study, we took SARS-CoV-2 RT-PCR-confirmed positive samples and determined their ability to infect Vero cell lines. RESULTS: Ninety RT-PCR SARS-CoV-2-positive samples were incubated on Vero cells. Twenty-six samples (28.9%) demonstrated viral growth. Median tissue culture infectious dose/mL was 1780 (interquartile range, 282-8511). There was no growth in samples with a Ct > 24 or STT > 8 days. Multivariate logistic regression using positive viral culture as a binary predictor variable, STT, and Ct demonstrated an odds ratio (OR) for positive viral culture of 0.64 (95% confidence interval [CI], .49-.84; P < .001) for every 1-unit increase in Ct. Area under the receiver operating characteristic curve for Ct vs positive culture was OR, 0.91 (95% CI, .85-.97; P < .001), with 97% specificity obtained at a Ct of > 24. CONCLUSIONS: SARS-CoV-2 Vero cell infectivity was only observed for RT-PCR Ct < 24 and STT < 8 days. Infectivity of patients with Ct > 24 and duration of symptoms > 8 days may be low. This information can inform public health policy and guide clinical, infection control, and occupational health decisions. Further studies of larger size are needed.
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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 | 0,004 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».