301. Detection of Pneumococcal Pneumonia During SARS-CoV-2 Infection
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Streptococcus pneumoniae (pneumococcus) is a common colonizer of the upper respiratory tract and can progress to cause invasive and mucosal disease. Additionally, infection with pneumococcus can complicate respiratory viral infections (influenza, respiratory syncytial virus, etc.) by exacerbating the initial disease. Limited data exist describing the potential relationship of SARS-CoV-2 infection with pneumococcus and the role of co-infection in influencing COVID-19 severity. Methods Inpatients and healthcare workers testing positive for SARS-CoV-2 during March-August 2020 were tested for pneumococcus through culture-enrichment of saliva followed by RT-qPCR (to identify carriage) and for inpatients only, serotype-specific urine antigen detection (UAD) assays (to identify pneumococcal pneumonia). A multinomial multivariate regression model was used to examine the relationship between pneumococcal detection and COVID-19 severity. Results Among the 126 subjects who tested positive for SARS-CoV-2, the median age was 62 years; 54.9% of subjects were male; 88.89% were inpatients; 23.5% had an ICU stay; and 13.5% died. Pneumococcus was detected in 17 subjects (13.5%) by any method, including 5 subjects (4.0%) by RT-qPCR and 12 subjects (13.6%) by UAD. Little to no bacterial growth was observed on 21/235 culture plates. Detection by UAD was associated with both moderate and severe COVID-19 disease while RT-qPCR detection in saliva was not associated with severity. None of the 12 individuals who were UAD-positive died. Conclusion Pneumococcal pneumonia (as determined by UAD) continues to occur during the ongoing pandemic and may be associated with more serious COVID-19 outcomes. Detection of pneumococcal carriage may be masked by high levels of antibiotic use. Future studies should better characterize the relationship between pneumococcus and SARS-CoV-2 across all disease severity levels. Disclosures Akiko Iwasaki, PhD, 4Bio (Consultant, Advisor or Review Panel member)Adaptive Biotechnologies (Consultant, Advisor or Review Panel member)Blavatnik (Grant/Research Support)HHMI (Grant/Research Support)Mathers (Grant/Research Support)NIH (Grant/Research Support)Spring Discovery (Grant/Research Support)Spring Discovery (Consultant, Advisor or Review Panel member)Vedanta InProTher (Consultant, Advisor or Review Panel member)Yale School of Medicine (Grant/Research Support) Nathan D. Grubaugh, PhD, Tempus Labs (Consultant) Ronika Alexander-Parrish, RN, MAEd, Pfizer (Employee, Shareholder) Adriano Arguedas, MD, Pfizer (Employee) Bradford D. Gessner, MD, MPH, Pfizer Inc. (Employee) Daniel Weinberger, PhD, Affinivax (Consultant)Merck (Consultant, Grant/Research Support)Pfizer (Consultant, Grant/Research Support) Anne Wyllie, PhD, Global Diagnostic Systems (Consultant)Pfizer (Advisor or Review Panel member, Research Grant or Support)PPS Health (Consultant)Tempus Labs, Inc (Research Grant or Support)
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 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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.
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 ».