Broad respiratory testing to identify SARS-CoV-2 viral co-circulation and inform diagnostic stewardship in the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: SARS-CoV-2 infection can present with a broad clinical differential that includes many other respiratory viruses; therefore, accurate tests are crucial to distinguish true COVID-19 cases from pathogens that do not require urgent public health interventions. Co-circulation of other respiratory viruses is largely unknown during the COVID-19 pandemic but would inform strategies to rapidly and accurately test patients with respiratory symptoms. METHODS: This study retrospectively examined 298,415 respiratory specimens collected from symptomatic patients for SARS-CoV-2 testing in the three months since COVID-19 was initially documented in the province of Alberta, Canada (March-May, 2020). By focusing on 52,285 specimens that were also tested with the Luminex Respiratory Pathogen Panel for 17 other pathogens, this study examines the prevalence of 18 potentially co-circulating pathogens and their relative rates in prior years versus since COVID-19 emerged, including four endemic coronaviruses. RESULTS: SARS-CoV-2 was identified in 2.2% of all specimens. Parallel broad multiplex testing detected additional pathogens in only 3.4% of these SARS-CoV-2-positive specimens: significantly less than in SARS-CoV-2-negative specimens (p < 0.0001), suggesting very low rates of SARS-CoV-2 co-infection. Furthermore, the overall co-infection rate was significantly lower among specimens with SARS-CoV-2 detected (p < 0.0001). Finally, less than 0.005% of all specimens tested positive for both SARS-CoV-2 and any of the four endemic coronaviruses tested, strongly suggesting neither co-infection nor cross-reactivity between these coronaviruses. CONCLUSIONS: Broad respiratory pathogen testing rarely detected additional pathogens in SARS-CoV-2-positive specimens. While helpful to understand co-circulation of respiratory viruses causing similar symptoms as COVID-19, ultimately these broad tests were resource-intensive and inflexible in a time when clinical laboratories face unprecedented demand for respiratory virus testing, with further increases expected during influenza season. A transition from broad, multiplex tests toward streamlined diagnostic algorithms targeting respiratory pathogens of public health concern could simultaneously reduce the overall burden on clinical laboratories while prioritizing testing of pathogens of public health importance. This is particularly valuable with ongoing strains on testing resources, exacerbated during influenza seasons.
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Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,016 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».