Detection of COVID-19 Outbreaks in Long-Term Care Homes Using Built Environment Testing for SARS-CoV-2: A Multicentre Prospective Study
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Background Environmental surveillance of SARS-CoV-2 via wastewater has become an invaluable tool for population-level surveillance of COVID-19. Built environment sampling may provide a more spatially refined approach for surveillance of COVID-19 in congregate living settings and other high risk settings (e.g., schools, daycares). Methods We conducted a prospective study in 10 long-term care homes (LTCHs) across three cities in Ontario, Canada between September 2021 and May 2022. Floor surfaces were sampled weekly at multiple locations (range 10 to 24 swabs per building) within each building and analyzed for the presence of SARS-CoV-2 using RT-qPCR. The exposure variable was detection of SARS-CoV-2 on floors. The primary outcome was the presence of a COVID-19 outbreak in the week that floor sampling was performed. Results Over the 9-month study period, we collected 3848 swabs at 10 long-term care homes. During the study period, 19 COVID-19 outbreaks occurred with 103 cumulative weeks under outbreak. During outbreak periods, the proportion of floor swabs positive for SARS-CoV-2 was 50% (95% CI: 47-53) with a median quantification cycle of 37.3 (IQR 35.2-38.7). During non-outbreak periods the proportion of floor swabs positive was 18% (95% CI:17-20) with a median quantification cycle of 38.0 (IQR 36.4-39.1). Using the proportion of positive floor swabs for SARS-CoV-2 to predict COVID-19 outbreak status in a given week, the area under the receiver operating curve (AUROC) was 0.85 (95% CI: 0.78-0.92). Using thresholds of ≥10%, ≥30%, and ≥50% of floor swabs positive for SARS-CoV-2 yielded positive predictive values for outbreak of 0.57 (0.49-0.66), 0.73 (0.63-0.81), and 0.73 (0.6-0.83) respectively and negative predictive values of 0.94 (0.87-0.97), 0.85 (0.78-0.9), and 0.75 (0.68-0.81) respectively. Among 8 LTCHs with an outbreak and swabs performed in the antecedent week, 5 had positive floor swabs exceeding 10% at least five days prior to outbreak identification. For 3 of these 5 LTCHs, positivity of floor swabs exceeded 10% more than 10 days before the outbreak being identified. Conclusions Detection of SARS-CoV-2 on floors is strongly associated with COVID-19 outbreaks in LTCHs. These data suggest a potential role for floor sampling in improving early outbreak identification.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».