On-demand, hospital-based, severe acute respiratory coronavirus virus 2 (SARS-CoV-2) genomic epidemiology to support nosocomial outbreak investigations: A prospective molecular epidemiology study
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: We evaluated the added value of infection control-guided, on demand, and locally performed severe acute respiratory coronavirus virus 2 (SARS-CoV-2) genomic sequencing to support outbreak investigation and control in acute-care settings. Design and setting: This 18-month prospective molecular epidemiology study was conducted at a tertiary-care hospital in Montreal, Canada. When nosocomial transmission was suspected by local infection control, viral genomic sequencing was performed locally for all putative outbreak cases. Molecular and conventional epidemiology data were correlated on a just-in-time basis to improve understanding of coronavirus disease 2019 (COVID-19) transmission and reinforce or adapt control measures. Results: Between April 2020 and October 2021, 6 outbreaks including 59 nosocomial infections (per the epidemiological definition) were investigated. Genomic data supported 7 distinct transmission clusters involving 6 patients and 26 healthcare workers. We identified multiple distinct modes of transmission, which led to reinforcement and adaptation of infection control measures. Molecular epidemiology data also refuted (n = 14) suspected transmission events in favor of community acquired but institutionally clustered cases. Conclusion: SARS-CoV-2 genomic sequencing can refute or strengthen transmission hypotheses from conventional nosocomial epidemiological investigations, and guide implementation of setting-specific control strategies. Our study represents a template for prospective, on site, outbreak-focused SARS-CoV-2 sequencing. This approach may become increasingly relevant in a COVID-19 endemic state where systematic sequencing within centralized surveillance programs is not available. Trial registration: clinicaltrials.gov identifier: NCT05411562.
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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 | 0,020 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,004 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».