1879. 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. More highly resolved environmental sampling approaches may also be useful for surveillance. Built environment sampling may provide a spatially refined approach for surveillance of COVID-19 in congregate living settings. Methods We conducted a prospective study of 10 long-term care homes (LTCHs) in both urban and rural settings in Ontario Canada between September 2021 and April 2022. Floor surfaces were sampled weekly at multiple locations within each building and were analyzed for the presence of SARS-CoV-2 using qPCR. The exposure variable was detection of SARS-CoV-2 on floors. The primary outcome was the presence of a COVID-19 outbreak. We calculated the test characteristics of the presence of SARS-CoV-2 on floors for detection of COVID-19 outbreaks. Results We followed 10 LTCHs for 214 cumulative weeks, and collected 3,219 swabs from 183 unique locations. Overall, 15 COVID-19 outbreaks occurred with 74.9 cumulative weeks of outbreaks. During time periods when there were outbreaks of COVID-19 the proportion of floor swabs positive for SaRS-CoV-2 was 50.8% (95% CI: 47.7-53.9). During time periods where there were no outbreaks of COVID-19 the proportion of floor swabs positive was 15.8% (95% CI:14.3-17.3). Using the proportion of positive floor swabs for SARS-CoV-2 to predict COVID-19 outbreak status for a given week, the area under the receiver operating curve was 0.84 (95% CI: 0.76-0.92). Using thresholds of ≥10%, ≥30%, and ≥50%, the prevalence of floor swabs positive for SARS-CoV-2 yielded positive predictive values for outbreak of 0.52 (0.43-0.61), 0.65 (0.53-0.75), and 0.72 (0.58-0.83) respectively, and negative predictive values of 0.93 (0.86-0.97), 0.85 (0.78-0.91), and 0.80 (0.73-0.86) respectively (Figure 1). 13 outbreaks had floor sampling performed in the week prior to them being identified, and of these 7 (54%) had positive swab proportions exceeding 30% in the week prior to the outbreak. Figure 1.Test characteristics of built environment floor swabs for predicting COVID-19 outbreaks in LTCH. Figure 1. Test characteristics of different thresholds for percentage of floor swabs positive for SARS-CoV-2 at a given LTCH for predicting active COVID-19 outbreak in the same building in the same week. NPV = negative predictive value, PPV = positive predictive value, Sens = sensitivity, Spec = specificity. Conclusion 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 detection and management. Disclosures Michael Fralick, MD, ProofDx: Advisor/Consultant Doug Manuel, MD, PhD, World Bank: Advisor/Consultant.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».