Effectiveness of Self-Collected, Ambient Temperature–Preserved Nasal Swabs Compared to Samples Collected by Trained Staff for Genotyping of Respiratory Viruses by Shotgun RNA Sequencing: Comparative Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The SARS-CoV-2 pandemic has underscored the need for field specimen collection and transport to diagnostic and public health laboratories. Self-collected nasal swabs transported without dependency on a cold chain have the potential to remove critical barriers to testing, expand testing capacity, and reduce opportunities for exposure of health professionals in the context of a pandemic. OBJECTIVE: We compared nasal swab collection by study participants from themselves and their children at home to collection by trained research staff. METHODS: Each adult participant collected 1 nasal swab, sampling both nares with the single swab, after which they collected 1 nasal swab from 1 child. After all the participant samples were collected for the household, the research staff member collected a separate single duplicate sample from each individual. Immediately after the sample collection, the adult participants completed a questionnaire about the acceptability of the sampling procedures. Swabs were placed in temperature-stable preservative and respiratory viruses were detected by shotgun RNA sequencing, enabling viral genome analysis. RESULTS: In total, 21 households participated in the study, each with 1 adult and 1 child, yielding 42 individuals with paired samples. Study participants reported that self-collection was acceptable. Agreement between identified respiratory viruses in both swabs by RNA sequencing demonstrated that adequate collection technique was achieved by brief instructions. CONCLUSIONS: Our results support the feasibility of a scalable and convenient means for the identification of respiratory viruses and implementation in pandemic preparedness for novel respiratory pathogens.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».