Experience with a triplex arbovirus nucleic acid test (NAT) at a Canadian Public Health Laboratory
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Dengue, chikungunya and zika infections occur in tropical and subtropical regions of the world. We describe the utilization of an in-house nucleic acid test (NAT) targeting all three viruses for febrile returning travelers in Alberta, Canada. Methods NAT was performed until 40 days from symptom onset or exposure due to the prolonged duration of zika virus RNA detection. From Sept 1, 2017 to August 31, 2019, 2552 specimens from 1932 patients were tested. Results Approximately 2% of patients tested were NAT positive for dengue virus (n = 42), chikungunya virus (n = 4), and zika virus (n = 1). The majority presented with fever, myalgia and rash. Regions with the most frequent travel included SouthEast Asia (68.5%), South America (25%) and the Caribbean (6.5%). Ct values were stronger (~ 1.5 logs) for patients within 1–3 days following onset of clinical symptoms than those presenting later. Nineteen patients had urine and plasma submitted; 5 were positive for both specimens and 2 were positive only for dengue virus in the urine. Also, Ct values were lower for plasma when compared to the corresponding urine. RNA was detected until 10 days and 5 days post-exposure in plasma and urine respectively for dengue virus. Conclusions Owing to dengue viremia detected beyond the conventional 7 days and low levels of circulating zika virus globally, a cutoff of 14 days from symptom onset to NAT is sufficient to diagnose acute cases. Inclusion of a zoonotic history form that collects appropriate clinical history results in improved test utilization.
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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 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».