Diagnostic yield of serial SARS-CoV-2 testing in hospitalized patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The detection rate of SARS-CoV-2 by polymerase chain reaction (PCR) varies depending on the time since exposure and is highest around the time of symptom onset. It is conceivable that patients who are incubating SARS-CoV-2 may screen negative at admission and develop transmissible but undetected asymptomatic or pre-symptomatic disease while in hospital. The incidence of COVID-19 in Montreal, Canada started to increase in December 2020. In anticipation of a much larger rise after the holiday period, the McGill University Health Centre implemented serial SARS-CoV-2 testing for all admitted patients on day 5 and 10 after admission, to evaluate the clinical utility of serial SARS-CoV-2 testing among patients who test negative on admission screening. METHODS: We retrospectively analyzed the diagnostic yield of SARS-CoV-2 serial testing for patients admitted between January 4, 2021 and April 30, 2021. RESULTS: A total of 1,505 patients underwent serial testing at day 5 and 841 patients underwent serial testing at day 10. Only 10 patients were positive on serial testing at day 5 and only 12 patients were positive on serial testing at day 10, for a yield at day 5 and day 10 of 0.7% and 1.4%, respectively. CONCLUSIONS: The yield of serial SARS-CoV-2 testing was 0.7% at day 5 and 1.4% at day 10. We found that the yield of serial testing was higher when the community incidence was higher and could be considered in this situation. Policies which target repeat testing towards symptomatic or exposed individuals appear to be effective in identifying those with a positive test while admitted but testing negative upon admission.
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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 | 0,001 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».