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Enregistrement W3210614954 · doi:10.1093/jac/dkab391

Co-detections versus coinfections in the context of SARS-CoV-2 diagnostics

2021· letter· en· W3210614954 sur OpenAlexaff
Nevio Cimolai

Notice bibliographique

RevueJournal of Antimicrobial Chemotherapy · 2021
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensChildren's & Women's Health Centre of British ColumbiaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésContext (archaeology)Severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Coronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakVirologyMedicineBiologyInternal medicineInfectious disease (medical specialty)Outbreak

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

As the northern hemisphere enters the winter season, and as uptake of SARS-CoV-2 vaccination is being followed by a general relaxation of stringent pandemic control measures, it is expected that other typical seasonal respiratory viruses will rebound in their prevalence. The study of Chekuri et al.1 and many similar articles raise the spectre of having coexisting respiratory virus epidemics simultaneous with the lingering COVID-19 pandemic and thus potentially complicating morbidity, diagnostics and prevention. In the context of this complicated winter season, the semantics of ‘coinfection’ and the implications of diagnostic testing are critical to review. The majority of diagnostic assays, which are of a multiplex fashion, depend on RNA or DNA amplification. Pointed thresholds of positivity or negativity can be fallible. There are often no secondary diagnostic assays and the testing readout is generally accepted for the result so given. The mere positive determinations, however, do not prove infection. That is, ‘co-detection’ does not necessarily imply ‘coinfection’.2,3 Diagnostic RNA or DNA amplification targets may be single or multiple, and amplification thresholds are not uniform between commercial and in-house assays. Measures of prolonged detection may occur in the absence of viable microbe and thus the timing of co-detection may simply coincide with the presence of inactive and non-diagnostic RNA or DNA. For previously common endemic respiratory coronaviruses, the co-detection concept raises several concerns for determining true coinfection.2 This is especially suggested by the positive determinations that are not uncommonly seen among respiratory samples from asymptomatic control groups.4–6 Among co-detections, respiratory syncytial virus and influenza virus are more often associated with active infection and thus the exclusion of samples with these detections may skew the perceptions of coinfection comorbidity if it should occur.3–5 In this light, future studies of coinfection will benefit from confirmatory diagnostic methods that are applicable to the determination of timeliness for associated disease and the veritable coincident laboratory test positivity. None to declare.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,029
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: Commentaire
Score de désaccord entre enseignants0,036
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,029
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0360,020
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,060
Tête enseignante GPT0,362
Écart entre enseignants0,302 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

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

En bref

Citations2
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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