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Enregistrement W3159793947 · doi:10.1017/ice.2021.112

Secondary attack rates from asymptomatic and symptomatic influenza virus shedders in hospitals: Results from the TransFLUas influenza transmission study

2021· article· en· W3159793947 sur OpenAlexaff
Raphaël Tamò, Teja Turk, Jürg Böni, Roger D. Kouyos, Stefan Schmutz, Michael Huber, Cyril Shah, Heike A. Bischoff‐Ferrari, Oliver Distler, Edouard Battegay, Pietro Giovanoli, Matthias Gückenberger, Malcolm Kohler, Rouven Müller, Heidi Petry, Frank Ruschitzka, Allison McGeer, Hugo Sax, Rainer Weber, Alexandra Trkola, Stefan P. Kuster

Notice bibliographique

RevueInfection Control and Hospital Epidemiology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueInfluenza Virus Research Studies
Établissements canadiensSinai Health System
Organismes subventionnairesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésAsymptomaticMedicineTransmission (telecommunications)Influenza A virusPandemicInfection controlInternal medicineProspective cohort studyVirusEmergency medicineVirologyDiseaseIntensive care medicineCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Infectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: Nosocomial transmission of influenza is a major concern for infection control. We aimed to dissect transmission dynamics of influenza, including asymptomatic transmission events, in acute care. DESIGN: Prospective surveillance study during 2 influenza seasons. SETTING: Tertiary-care hospital. PARTICIPANTS: Volunteer sample of inpatients on medical wards and healthcare workers (HCWs). METHODS: Participants provided daily illness diaries and nasal swabs for influenza A and B detection and whole-genome sequencing for phylogenetic analyses. Contacts between study participants were tracked. Secondary influenza attack rates were calculated based on spatial and temporal proximity and phylogenetic evidence for transmission. RESULTS: In total, 152 HCWs and 542 inpatients were included; 16 HCWs (10.5%) and 19 inpatients (3.5%) tested positive for influenza on 109 study days. Study participants had symptoms of disease on most of the days they tested positive for influenza (83.1% and 91.9% for HCWs and inpatients, respectively). Also, 11(15.5%) of 71 influenza-positive swabs among HCWs and 3 (7.9%) of 38 influenza-positive swabs among inpatients were collected on days without symptoms; 2 (12.5%) of 16 HCWs and 2 (10.5%) of 19 inpatients remained fully asymptomatic. The secondary attack rate was low: we recorded 1 transmission event over 159 contact days (0.6%) that originated from a symptomatic case. No transmission event occurred in 61 monitored days of contacts with asymptomatic influenza-positive individuals. CONCLUSIONS: Influenza in acute care is common, and individuals regularly shed influenza virus without harboring symptoms. Nevertheless, both symptomatic and asymptomatic transmission events proved rare. We suggest that healthcare-associated influenza prevention strategies that are based on preseason vaccination and barrier precautions for symptomatic individuals seem to be effective.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,056
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,326 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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