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Enregistrement W4200556447 · doi:10.1093/ofid/ofab466.615

415. A Whole Genome Sequencing Analysis of a Multi-unit Long-term Care Facility COVID-19 Outbreak

2021· article· en· W4200556447 sur OpenAlexaffabout
Ling Yuan Kong, Leighanne Parkes, Yves Longtin, Christina Greenaway, Jerry Zaharatos, Vivian G. Loo, Noémie Savard, Réjean Dion, Éric Fournier, Michel Roger, Sandrine Moreira

Notice bibliographique

RevueOpen Forum Infectious Diseases · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineHealth Professions
ThématiqueGeriatric Care and Nursing Homes
Établissements canadiensInstitut National de Santé Publique du QuébecMcGill UniversityJewish General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMinionPandemicTransmission (telecommunications)OutbreakCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Whole genome sequencingMedicinePopulationNanopore sequencingDNA sequencingGenomeBiologyDiseaseGeneticsVirologyComputer scienceEnvironmental healthPathologyInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background The coronavirus disease (COVID-19) pandemic has affected residents in long-term care facilities (LTCF) significantly. Understanding transmission dynamics in this setting is crucial to control the spread of COVID-19 in this population. Using whole genome sequencing (WGS) of SARS-CoV-2, we aimed to delineate the points of introduction and transmission pathways in a large LTCF in Quebec, Canada. Methods Between 2020-10-28 and 2021-01-09, COVID-19 cases occurred in 102 residents and 111 HCW at a 387-bed LTCF; cases were distributed in 11 units on 6 floors. As part of outbreak analysis, SARS-CoV-2 isolates underwent WGS using the Oxford Nanopore Minion and the Artic V3 protocol. Lineage attribution and sequence types (ST, within 3 mutations) were assigned based on Pangolin classification and variant analysis. Epidemiologic data including date of positive PCR test, resident room number and HCW work location were collected. Self-reported high-risk exposures were collected by HCW questionnaire via phone interview after consent. Cases and their ST, geo-temporal relations and HCW-reported exposures were examined via network plots and geography-based epidemic curves to infer points of introduction and paths of transmission. Results Of 170 isolates available from 100/102 residents and 70/111 HCW, 130 (76.4%) were successfully sequenced. Phylogenetic analysis revealed 7 separate introductions to the LTCF. Grouping of ST by units was observed, with temporal appearance of ST supporting HCW introduction in 7/11 units. Proportion of phone interview completion was low at 35% (26/70). Few HCW recalled specific high-risk exposures. Recalled exposures supported by genetic linkage revealed potential between-unit introductions from HCW-to-HCW transmission at work and outside the workplace (e.g. carpooling). On one unit, a wandering resident was identified as a likely source of transmission to other residents (Figure 1). Network plot of cases clustered by geographic unit, colour-coded by sequence type. Circles represent residents; addition signs represent healthcare workers. Blue lines represent identified high-risk exposures. Node labels represent floor and unit identifiers; 2 units per floor. Conclusion We demonstrate the complex genomic epidemiology of a multi-unit LTCF outbreak, putting into evidence the importance of a multi-faceted approach to limit transmission. This analysis highlights the utility of using WGS to uncover unsuspected transmission routes, such as HCW contact outside work, which can prompt new infection control measures. Disclosures All Authors: No reported disclosures

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,288
Score d'incertitude au seuil0,573

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,414
Écart entre enseignants0,346 · 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'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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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