Detection by Nasopharyngeal Swabs Alone Underestimates Respiratory Syncytial Virus–Related Hospitalization Incidence in Adults: The Multispecimen Study's Final Analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Most epidemiologic studies and clinical testing use single nasal/nasopharyngeal swab (NPS) for respiratory syncytial virus (RSV) detection. Studies document that RSV detection improves if another specimen is added to NPS, but the impact of using multiple specimen types has not been assessed. We quantified RSV detection increase using multiple-specimen testing versus NPS alone. METHODS: Hospitalized adults aged ≥40 years with acute respiratory illness were prospectively enrolled in 7 US/Canadian hospitals. NPS, saliva, sputa, and acute/convalescent sera were collected and tested. RESULTS: Among 3669 participants, 100% had NPS, 97.7% saliva, 33.0% sputum, and 33.4% paired serology. RSV detection was 112% higher (95% CI, 86%-141%) using all specimen types as compared with NPS alone. Serology test sensitivity was the highest (73.0%; 95% CI, 65.1%-80.8%), followed by sputum (70.1%; 95% CI, 62.1%-78.0%), saliva (61.4%; 95% CI, 55.4%-67.5%), and NPS (47.2%; 95% CI, 41.1%-53.4%). Among those with congestive heart failure exacerbations, additional specimens increased detection by 267% (95% CI, 85%-625%), and saliva detected more infections than NPS. Among 1013 participants with paired NPSs from different time points, specimens collected on average 1 day later detected 30% fewer RSV infections. CONCLUSIONS: RSV detection increased >100% using 4 specimen types, suggesting a 2-fold correction factor is appropriate for incidence and prevalence studies relying on NPS alone. Saliva was more sensitive than NPS, warranting further study, particularly in cardiac cases.
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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 | 0,006 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».