Post-exposure testing at healthcare facilities with SARS-CoV-2 transmission: A rapid review
Notice bibliographique
Résumé
Background: Post-exposure severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) testing following health facility outbreaks may control the spread of infection. Aim: This study aimed to assess the impact of testing for SARS-CoV-2 infection on health outcomes during healthcare facility outbreaks. Setting: This review included studies conducted at skilled nursing facilities, a cancer centre, and a geriatric psychiatric facility. Methods: We followed the methods for conducting rapid systematic reviews, searched databases from December 2019 to August 2022, assessed the risk of bias using the modified Newcastle Ottawa scale, and graded the certainty of evidence using the Grading of Recommendations, Assessment, Development and Evaluations (GRADE) approach. We pooled the prevalence, mortality, and hospitalisation results as appropriate. Results: Of the 3055 articles from database search, no study was eligible for inclusion as outlined in the protocol. However, eight non-comparative reports (case series) in skilled nursing facilities were included. The pooled prevalence of SARS-CoV-2 infection among residents of care homes and patients were 38% (95% confidence interval [CI] = 25% – 51%; 5 studies, 2044 participants; I2 = 94%, very low certainty evidence) and was 12% (95% CI = 6% – 19%; 5 studies, 2312 participants; I2 = 94%, very low certainty evidence) for exposed healthcare workers. The pooled mortality estimate and hospitalisation rate were 17% and 24%, respectively, (very low certainty evidence). Conclusion: There is no identified evidence for or against testing of people in healthcare facilities where there is ongoing transmission of SARS-CoV-2 infection. Contribution: The evaluation of the effectiveness of testing strategies during SARS-CoV-2 outbreaks need baseline and follow-up data from well-designed before and after studies appropriate for the setting.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,003 |
| 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 ».