Impact of COVID-19 pandemic on Legionella testing and infection rates in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The disruption of healthcare systems during the COVID-19 pandemic had widespread effects on patient care, including interruption of scheduled visits and diagnostic testing. Many diseases were under-investigated due to the focus on the SARS-CoV-2 virus and the redeployment of resources to the pandemic response. This study aimed to assess Legionella trends in Ontario during the COVID-19 pandemic years, by comparing the demographics of individuals tested for Legionella prior to pandemic (2018 and 2019) to those during the pandemic (2020, 2021 and 2022). Additionally, for individuals who underwent Legionella testing, testing for additional respiratory pathogens was examined in the context of Legionella co-detection. METHODS: Two Poisson regression models were constructed to compare testing rate and positivity rate during the pre-pandemic years with the pandemic years, adjusted for age, sex, year, and Ontario population. RESULTS: Relative to the pre-pandemic years, the testing rates significantly decreased by 8% in 2020, decreased by 8% in 2021 and increased by 14% in 2022. The positivity rate for Legionella decreased by 13% only in 2020 but did not reach significance for the other two years. Individuals older than 50 years of age and males remained the population with highest positivity rate of Legionella infection across all years. Co-detection of Legionella with SARS-CoV-2 or seasonal respiratory viruses was rare but present during the pandemic. CONCLUSIONS: Legionella testing rates decreased by 8% in 2020 and 8% in 2021 and increased by 14% in 2022, which was associated with a decrease in positivity rate only in 2020, at 13%, but not in the other two years. Maintaining vigilance for Legionella testing in future pandemics may support timely diagnosis and treatment, leading to improved patient outcomes. Co-detection of Legionella with SARS-CoV-2 or seasonal respiratory viruses was rare but present during the pandemic. Accordingly, Legionella testing remains essential among high-risk groups, such as the elderly with co-morbidities, critically ill patients, or those with severe or unresponsive pneumonia. Such an approach can aid in differential diagnosis, prompt appropriate treatment, and improve patient outcomes.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».