Virologic Characteristics of Cases of COVID-19 in Northern Vietnam, January -- May, 2020
Notice bibliographique
Résumé
Background: Vietnam confirmed its first case of SARS-CoV-2 infection on January 23, 2020 among travelers from Wuhan, China and experienced several clusters of community transmission until September. Vietnam implemented an aggressive testing, isolation, contact tracing, and quarantine strategy in response to all laboratory-confirmed cases. We report the results of SARS-CoV-2 testing during the first half of 2020 in northern Vietnam. Methods: From January through May, 2020, 15,650 upper respiratory specimens were collected from 14,470 suspected cases and contacts in northern Vietnam. All were tested for SARS-CoV-2 by real-time RT-PCR. Individuals with positive specimens were tested every 3 days until negative twice. Positive specimens from 81 individuals were cultured. Results: Among 14,470 tested individuals, 158 (1.1%) cases of SARS-CoV-2 infection were confirmed; 89 were imported and 69 were associated with community transmission. Most patients (122, 77%) became negative after two tests, with 11 and 4 still testing positive when sampled a fourth and fifth time, respectively. Among 81 specimens with Ct values <30, SARS-CoV-2 was isolated from 29 (36%). Seven patients testing positive again after testing negative had Ct values >30 and negative culture. Conclusion: Early and widespread testing for SARS-CoV-2 in northern Vietnam identified very few cases which, when combined with other aggressive strategies, may have dramatically contained the epidemic. We observed rapid viral clearance and very few positive results following clearance. Large scale molecular diagnostic testing is a critical part of early detection and containment of COVID-19 in Vietnam and will remain necessary until a vaccine is widely implemented.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».