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Optimal symptom combinations to aid COVID-19 case identification: Analysis from a community-based, prospective, observational cohort - 18/03/21

Doi : 10.1016/j.jinf.2021.02.015 
M. Antonelli a, J. Capdevila b, A. Chaudhari c, J. Granerod c, L.S. Canas a, M.S. Graham a, K. Klaser a, M. Modat a, E. Molteni a, B. Murray a, C.H. Sudre a, d, R. Davies b, A. May b, L.H. Nguyen e, f, D.A. Drew e, f, A. Joshi e, f, A.T. Chan e, f, J.P. Cramer c, T. Spector g, J. Wolf b, S. Ourselin a, C.J. Steves g, , A.E. Loeliger c
a School of Biomedical Engineering & Imaging Sciences, King's College London, London, United Kingdom 
b Zoe Global, London, United Kingdom 
c Coalition for Epidemic Preparedness Innovations, London, United Kingdom 
d MRC Unit for Lifelong Health and Ageing at UCL/Centre for Medical Image Computing, Department of Computer Science, UCL, London, United Kingdom 
e Clinical and Translational Epidemiology Unit, Massachusetts General Hospital and Harvard Medical School, Boston, MA, United States 
f Division of Gastroenterology, Massachusetts General Hospital and Harvard Medical School, Boston, MA, United States 
g Department of Twin Research and Genetic Epidemiology, King's College London, London, United Kingdom 

Corresponding author.

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Highlights

Widely recommended symptoms identified only ∼70% COVID-19 cases.
Additional symptoms increased case finding to > 90% but tests needed doubled.
Optimal symptom combinations maximise case capture considering available resources.
Implications for COVID-19 vaccine efficacy trials and wider public health.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Abstract

Objectives

Diagnostic work-up following any COVID-19 associated symptom will lead to extensive testing, potentially overwhelming laboratory capacity whilst primarily yielding negative results. We aimed to identify optimal symptom combinations to capture most cases using fewer tests with implications for COVID-19 vaccine developers across different resource settings and public health.

Methods

UK and US users of the COVID-19 Symptom Study app who reported new-onset symptoms and an RT-PCR test within seven days of symptom onset were included. Sensitivity, specificity, and number of RT-PCR tests needed to identify one case (test per case [TPC]) were calculated for different symptom combinations. A multi-objective evolutionary algorithm was applied to generate combinations with optimal trade-offs between sensitivity and specificity.

Findings

UK and US cohorts included 122,305 (1,202 positives) and 3,162 (79 positive) individuals. Within three days of symptom onset, the COVID-19 specific symptom combination (cough, dyspnoea, fever, anosmia/ageusia) identified 69% of cases requiring 47 TPC. The combination with highest sensitivity (fatigue, anosmia/ageusia, cough, diarrhoea, headache, sore throat) identified 96% cases requiring 96 TPC.

Interpretation

We confirmed the significance of COVID-19 specific symptoms for triggering RT-PCR and identified additional symptom combinations with optimal trade-offs between sensitivity and specificity that maximize case capture given different resource settings.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Keywords : COVID-19, Optimal symptom combinations, Community-based cohort, Vaccine trials, SARS-CoV-2


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Vol 82 - N° 3

P. 384-390 - mars 2021 Retour au numéro
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  • Post-acute COVID-19 syndrome. Incidence and risk factors: A Mediterranean cohort study
  • Oscar Moreno-Pérez, Esperanza Merino, Jose-Manuel Leon-Ramirez, Mariano Andres, Jose Manuel Ramos, Juan Arenas-Jiménez, Santos Asensio, Rosa Sanchez, Paloma Ruiz-Torregrosa, Irene Galan, Alexander Scholz, Antonio Amo, Pilar González-delaAleja, Vicente Boix, Joan Gil, COVID19-ALC research group
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  • Panbio™ rapid antigen test for SARS-CoV-2 has acceptable accuracy in symptomatic patients in primary health care
  • Oana Bulilete, Patricia Lorente, Alfonso Leiva, Eugenia Carandell, Antonio Oliver, Estrella Rojo, Pau Pericas, Joan Llobera, COVID-19 Primary Care Research Group

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