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Enregistrement W4295367314 · doi:10.7554/elife.78427

Effectiveness of rapid SARS-CoV-2 genome sequencing in supporting infection control for hospital-onset COVID-19 infection: Multicentre, prospective study

2022· article· en· W4295367314 sur OpenAlexaff
Oliver Stirrup, James Blackstone, Fiona Mapp, Alyson MacNeil, Monica Panca, Alison Holmes, Nicholas Machin, Gee Yen Shin, Tabitha Mahungu, Kordo Saeed, Tranprit Saluja, Yusri Taha, N. Mahida, Cassie F. Pope, Anu Chawla, Maria-Teresa Cutino-Moguel, Asif U. Tamuri, Rachel Williams, Alistair C. Darby, David L. Robertson, Flavia Flaviani, Eleni Nastouli, Samuel C. Robson, Darren Smith, Matthew Loose, Kenneth G. Laing, Irene M. Monahan, Beatrix Kele, Sam Haldenby, Ryan P. George, Matthew Bashton, Adam A. Witney, Matthew Byott, Francesc Coll, Michael Chapman, Sharon J. Peacock, Joseph Hughes, Gaia Nebbia, David G. Partridge, Matthew Parker, James Price, Sunando Roy, Luke B. Snell, Thushan I. de Silva, Emma C. Thomson, Paul Flowers, Andrew Copas, Judith Breuer

Notice bibliographique

RevueeLife · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 and COVID-19 Research
Établissements canadiensSt. Thomas Hospital
Organismes subventionnairesUniversity College London Hospitals NHS Foundation TrustKing's Health PartnersTrinity College DublinMedical Research CouncilLondon School of Hygiene and Tropical MedicineCardiff UniversityResearch EnglandUniversity of GlasgowNational Institute for Health and Care ResearchUniversité de GenèveUniversity of PortsmouthUK Research and InnovationUniversity of CambridgeAcademy of Medical SciencesWellcome Trust
Mots-clésMedicineIncidence (geometry)OutbreakInfection controlProspective cohort studyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)Emergency medicineTurnaround timeSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Internal medicinePediatricsIntensive care medicineVirologyInfectious disease (medical specialty)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Viral sequencing of SARS-CoV-2 has been used for outbreak investigation, but there is limited evidence supporting routine use for infection prevention and control (IPC) within hospital settings. Methods: We conducted a prospective non-randomised trial of sequencing at 14 acute UK hospital trusts. Sites each had a 4-week baseline data collection period, followed by intervention periods comprising 8 weeks of ‘rapid’ (<48 hr) and 4 weeks of ‘longer-turnaround’ (5–10 days) sequencing using a sequence reporting tool (SRT). Data were collected on all hospital-onset COVID-19 infections (HOCIs; detected ≥48 hr from admission). The impact of the sequencing intervention on IPC knowledge and actions, and on the incidence of probable/definite hospital-acquired infections (HAIs), was evaluated. Results: A total of 2170 HOCI cases were recorded from October 2020 to April 2021, corresponding to a period of extreme strain on the health service, with sequence reports returned for 650/1320 (49.2%) during intervention phases. We did not detect a statistically significant change in weekly incidence of HAIs in longer-turnaround (incidence rate ratio 1.60, 95% CI 0.85–3.01; p = 0.14) or rapid (0.85, 0.48–1.50; p = 0.54) intervention phases compared to baseline phase. However, IPC practice was changed in 7.8 and 7.4% of all HOCI cases in rapid and longer-turnaround phases, respectively, and 17.2 and 11.6% of cases where the report was returned. In a ‘per-protocol’ sensitivity analysis, there was an impact on IPC actions in 20.7% of HOCI cases when the SRT report was returned within 5 days. Capacity to respond effectively to insights from sequencing was breached in most sites by the volume of cases and limited resources. Conclusions: While we did not demonstrate a direct impact of sequencing on the incidence of nosocomial transmission, our results suggest that sequencing can inform IPC response to HOCIs, particularly when returned within 5 days. Funding: COG-UK is supported by funding from the Medical Research Council (MRC) part of UK Research & Innovation (UKRI), the National Institute of Health Research (NIHR) (grant code: MC_PC_19027), and Genome Research Limited, operating as the Wellcome Sanger Institute. Clinical trial number: NCT04405934 .

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,335 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations17
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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