Nasopharyngeal angiotensin converting enzyme 2 (ACE2) expression as a risk-factor for SARS-CoV-2 transmission in concurrent hospital associated outbreaks
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Widespread human-to-human transmission of the severe acute respiratory syndrome coronavirus two (SARS-CoV-2) stems from a strong affinity for the cellular receptor angiotensin converting enzyme two (ACE2). We investigate the relationship between a patient’s nasopharyngeal ACE2 transcription and secondary transmission within a series of concurrent hospital associated SARS-CoV-2 outbreaks in British Columbia, Canada. Methods Epidemiological case data from the outbreak investigations was merged with public health laboratory records and viral lineage calls, from whole genome sequencing, to reconstruct the concurrent outbreaks using infection tracing transmission network analysis. ACE2 transcription and RNA viral load were measured by quantitative real-time polymerase chain reaction. The transmission network was resolved to calculate the number of potential secondary cases. Bivariate and multivariable analyses using Poisson and Negative Binomial regression models was performed to estimate the association between ACE2 transcription the number of SARS-CoV-2 secondary cases. Results The infection tracing transmission network provided n = 76 potential transmission events across n = 103 cases. Bivariate comparisons found that on average ACE2 transcription did not differ between patients and healthcare workers ( P = 0.86). High ACE2 transcription was observed in 98.6% of transmission events, either the primary or secondary case had above average ACE2 . Multivariable analysis found that the association between ACE2 transcription (log 2 fold-change) and the number of secondary transmission events differs between patients and healthcare workers. In health care workers Negative Binomial regression estimated that a one-unit change in ACE2 transcription decreases the number of secondary cases (β = -0.132 (95%CI: -0.255 to -0.0181) adjusting for RNA viral load. Conversely, in patients a one-unit change in ACE2 transcription increases the number of secondary cases (β = 0.187 (95% CI: 0.0101 to 0.370) adjusting for RNA viral load. Sensitivity analysis found no significant relationship between ACE2 and secondary transmission in health care workers and confirmed the positive association among patients. Conclusion Our study suggests that ACE2 transcription has a positive association with SARS-CoV-2 secondary transmission in admitted inpatients, but not health care workers in concurrent hospital associated outbreaks, and it should be further investigated as a risk-factor for viral transmission.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».