Outpatient Management of Oligosymptomatic Patients with Respiratory Infection in the Era of SARS-CoV-2. Experience from Rural German General Practitioners
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Covid-19 is causing a pandemic and forces physicians to restructure their work. We want to share our experience in the outpatient management of potentially-infected patients with special consideration of altered national test strategies during the crisis.Methods: We analysed patients with respiratory symptoms reporting to our three rural general practitioner (GP) offices in North Rhine-Westphalia, Germany, from 27.01-20.04.2020 (n=489 from a total of 6,090 patients). A history of symptoms was taken at the doorstep following a specific questionnaire. Patients with respiratory symptoms were examined in a separated isolation area, while the others were allowed to enter the office. We applied the first recommended algorithm of the German Robert Koch Institute (RKI) to test suspected patients and compared our results with an adapted, more liberal version of the RKI, which is currently applied in Germany.Results: Eighty patients (16.36%, mean age: 47.03 years+-18.08) were sent to a nasopharyngeal smear. Five patients (6.25%) proved to be positive, four of whom had established risk factors for COVID-19. Overall, the most common symptoms were cough (83.75%), sore throat (71.25%), as well as myalgia and fatigue (66.25%). The most common diagnoses were rhinopharyngitis (37.22%) and acute bronchitis (30.27%). A sore throat was more common in positively-tested patients (80% vs. 12%). Applying the first RKI test strategy yielded 6.25% of positive tests (n=80), while the more liberal later RKI recommendation would have achieved 1.36% positive tests from 369 patients. No positive test was missed by applying the conservative strategy. None of our employees called in sick during this period, which emphasises the efficacy and safety of our screening methods. Conclusion: A clinical distinction between ordinary respiratory infections and COVID-19 is not possible in a low-prevalence population. Our model to prevent unprotected physical contact, screen patients in front of the office with protective equipment, and examine respiratory infections in separated areas works in the GP setting without overt health risks for employees. Thus, this approach should be used as a GP standard to uphold patient care without major health risks for the personnel. Large multi-centre studies are necessary to work out the most suitable test strategy.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».