Leveraging the influenza sentinel surveillance platform for SARS-CoV-2 monitoring in Bangladesh (2020–2024): a prospective sentinel surveillance study
Notice bibliographique
Résumé
Background: There is limited global evidence on whether influenza sentinel surveillance platforms can be effectively adapted for long-term SARS-CoV-2 monitoring in low-resource contexts. We explored the utility of the hospital-based influenza sentinel surveillance (HBIS) platform for monitoring SARS-CoV-2 in Bangladesh by comparing SARS-CoV-2 detection in HBIS platform with national COVID-19 platform and assessing how its integration into influenza surveillance aligns with national trends. Methods: From March 2020 to December 2024, we analysed data from patients with severe acute respiratory infection (SARI) and influenza-like illness (ILI) enrolled in HBIS. Socio-demographic and clinical data were recorded, and nasopharyngeal and oropharyngeal swabs were tested for influenza and SARS-CoV-2 using rRT-PCR. Whole-genome sequencing was performed on a subset of SARS-CoV-2-positive samples. Data from national COVID-19 platform were obtained from the Directorate General of Health Services, Bangladesh, and were compared with HBIS platform data using epidemic curves and Pearson correlation analysis. Findings: = 0.86, P < 0.001). Sequencing of 234 SARS-CoV-2 strains detected the beta and delta variants in April and May 2021, respectively, and omicron subvariants circulating from 2022 to 2024, aligning with the national COVID-19 platform. Interpretation: SARS-CoV-2 positivity trends in HBIS platform closely aligned with the national COVID-19 platform, demonstrating its potential as a sustainable platform for COVID-19 monitoring. Our findings underscore the feasibility of influenza sentinel surveillance as an early warning system for future COVID-19 outbreaks or other respiratory viruses of pandemic concern in Bangladesh and similar settings. Funding: Centers for Disease Control and Prevention (CDC), Atlanta, Georgia, USA (U01GH002259).
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».