Estimating the extent of asymptomatic COVID-19 and its potential for community transmission: Systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The prevalence of true asymptomatic COVID-19 cases is critical to policy makers considering the effectiveness of mitigation measures against the SARS-CoV-2 pandemic. We aimed to synthesize all available research on the asymptomatic rates and transmission rates where possible. Methods We searched PubMed, Embase, Cochrane COVID-19 trials, and Europe PMC (which covers pre-print platforms such as MedRxiv). We included primary studies reporting on asymptomatic prevalence where: (a) the sample frame includes at-risk population, and (b) there was sufficiently long follow up to identify pre-symptomatic cases. Meta-analysis used fixed effect and random effects models. We assessed risk of bias by combination of questions adapted from risk of bias tools for prevalence and diagnostic accuracy studies. Results We screened 2,454 articles and included 13 low risk-of-bias studies from seven countries that tested 21,708 at-risk people, of which 663 were positive and 111 were asymptomatic. Diagnosis in all studies was confirmed using a RT-PCR test. The proportion of asymptomatic cases ranged from 4% to 41%. Meta-analysis (fixed effect) found that the proportion of asymptomatic cases was 17% (95% CI: 14% - 20%) overall; higher in aged care 20% (14% - 27%), and lower in non-aged care 16% (13% - 20%). Five studies provided direct evidence of forward transmission of the infection by asymptomatic cases. Overall, there was a 42% lower relative risk of asymptomatic transmission compared to symptomatic transmission (combined Relative Risk: 0.58; 95% CI 0.335-0.994, p=0.047). Discussion Our estimates of the prevalence of asymptomatic COVID-19 cases and asymptomatic transmission rates are lower than many highly publicized studies, but still sufficient to warrant policy attention. Further robust epidemiological evidence is urgently needed, including in sub-populations such as children, to better understand the importance of asymptomatic cases for driving spread of the pandemic. Funding OB is supported by NHMRC Grant APP1106452. PG is supported by NHMRC Australian Fellowship grant 1080042. KB is supported by NHMRC Investigator grant 1174523. All authors had full access to all data and agreed to final manuscript to be submitted for publication. There was no funding source for this study.
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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 | 0,028 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,023 | 0,051 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| 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 ».