系列抗原检测策略在高校环境中对严重急性呼吸综合征冠状病毒2的检测应用及学生依从性:威斯康星州,2020年10月至11月

Application of a Serial Antigen-Based Testing Strategy for Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 and Student Adherence in a University Setting: Wisconsin, October-November 2020

作者信息John Paul Bigouette, Laura Ford, Ian Pray, Kimberly Langolf, Juliana Kahrs, Tara Zochert, Jacqueline E Tate, Douglas Gieryn, Hannah L Kirking, Ryan Westergaard, Marie E Killerby
PMID34692890
发布时间2021-09-18
DOI10.1093/ofid/ofab472

实验完整度

中

研究包含回顾性队列分析、医疗记录审查和成本估算,但缺乏功能验证或机制验证,属于观察性研究。

主要模型

在校大学生(1754名符合条件) 8个宿舍楼(Dorm A–H)

重点核对

检测周期:2020年10月5日至11月12日,6周 依从性定义:每周抗原检测≥80% 抗原检测:Sofia SARS Antigen FIA (Quidel) RT-PCR检测:Mako Medical

摘要

背景:在高等教育机构(IHE)和其他场所已实施了系列严重急性呼吸综合征冠状病毒2(SARS-CoV-2)检测。检测策略可包括在抗原检测后指定进行确认性逆转录聚合酶链反应(RT-PCR)检测的算法。目前尚不清楚检测策略在检测SARS-CoV-2方面的表现,包括个体对系列检测要求的依从性。方法:将学生系列检测依从性定义为在2020年10月5日至11月14日期间完成≥80%的每周检测,并使用逻辑回归进行评估。对2020年10月19日至11月30日期间所有阳性抗原检测遭遇和每日阴性抗原检测遭遇的10%进行了医疗记录审查。结果用于估算仅需要抗原检测、需要并完成RT-PCR检测的个体比例以及相关检测费用。结果:三分之二(66.5%;1166/1754)符合条件在校学生坚持每周检测;女性学生的依从性高于男性学生(调整后优势比[aOR],2.07;95%置信区间,1.66–2.59)。在所有抗原检测遭遇中,11.5%(1409/12305)报告出现>1种COVID-19症状。在非COVID-19暴露的抗原检测遭遇中,88%(10386/11769)不需要进行确认性RT-PCR检测。仅有28%(390/1387)的检测遭遇进行了推荐的确认性RT-PCR检测。我们估计该检测策略捕获了61%(235/389)的预测RT-PCR阳性标本。结论:在这个IHE,大多数学生自愿坚持系列检测。大多数抗原检测结果不需要进行确认性RT-PCR检测,但在需要时,大多数学生并未进行该检测。纳入增加获得指示性确认检测的个体比例的策略可能会提高检测项目的性能。

实验结论

提炼研究问题、关键发现与证据,快速把握文章的核心贡献。

研究问题
在高校环境中,系列抗原检测策略的实施效果如何,以及学生对系列检测要求的依从性如何?
核心机制
系列抗原检测策略可快速识别COVID-19病例,但学生的依从性(尤其是推荐确认性RT-PCR的依从性)影响策略的实际性能。
主要证据
基于大学2020年秋季的检测数据、医疗记录审查以及先前报道的抗原检测PPV/NPV估算,发现66.5%学生坚持系列检测,28%的推荐确认性检测被执行,策略捕获61%的预测RT-PCR阳性标本。
研究意义
研究结果支持将系列抗原检测纳入IHE的COVID-19防控计划,并强调提高确认性检测依从性的重要性,同时提出在症状个体检测时同时采集抗原和RT-PCR拭子以改善检测性能。

研究路径

按研究推进顺序梳理实验设计、验证步骤与关键观察。

1

确定研究人群和检测策略

明确研究对象(在校学生)和大学实施的SARS-CoV-2检测算法。

基于大学2020年秋季的注册人数和住房名单,确定符合系列检测条件的在校学生;回顾大学检测算法,包括抗原检测和RT-PCR检测的使用规则。

2

评估系列检测依从性

量化在校学生对每周抗原检测的依从性,并探讨相关因素。

使用每日抗原检测记录和宿舍名单,计算每周依从率和6周期间依从率;通过多变量逻辑回归分析依从性与年龄、性别、种族、民族和宿舍的关联。

3

评价检测算法的实际应用

估计需要确认性RT-PCR检测的抗原检测遭遇比例,以及实际完成确认性检测的比例。

从电子健康记录中提取所有阳性抗原检测遭遇和10%随机阴性抗原检测遭遇的数据(2020年10月19日–11月30日),记录症状、暴露状态和检测结果;加权分析以反映总体。

4

估算捕获的RT-PCR阳性标本数

估算在假设所有遭遇都进行确认性RT-PCR检测的情况下,大学检测策略能捕获的RT-PCR阳性标本数量。

使用先前报道的Sofia FIA在同类人群中的PPV和NPV,预测RT-PCR阳性标本总数,并与实际检测数据比较,计算捕获比例。

5

成本分析

估算不同检测场景下的总成本。

基于检测数量、单价(RT-PCR $100/次,抗原 $23/次)计算实际检测总成本,并比较不同场景(仅抗原、实际应用、完全确认性检测、全部双重检测)的成本。

研究方法

按研究目的归类文中使用的方法,便于定位所需技术。

评估检测依从性
评估检测算法性能
预测RT-PCR阳性标本

产品清单

实验环节名称品牌货号
Sofia SARS抗原荧光免疫分析Quidel Corporation--
RT-PCR检测Mako Medical--

关键环节

汇总复现实验时建议重点确认的条件及原文阅读提示。

环节核对要点
系列检测依从性
研究对象:在校学生;检测周期:6周;依从性定义:≥80%的每周检测;统计模型调整变量:年龄、性别、种族、民族、宿舍
阅读提示:Methods: Serial Testing Adherence; Results: Serial Testing Adherence; Table 1
检测算法评估
样本:所有阳性抗原检测遭遇和10%随机阴性遭遇;时间:2020年10月19日–11月30日;加权方法;排除标准:暴露无症状
阅读提示:Methods: Testing Algorithm Evaluation; Figure 3
RT-PCR阳性标本估算
使用先前报道的PPV/NPV;估算RT-PCR阳性总数;比较场景
阅读提示:Methods: Estimated Number of RT-PCR-Positive Specimens; Supplementary Figure 2
成本计算
检测数量;单价:抗原$23,RT-PCR $100;成本包含项
阅读提示:Methods: Six-Week Cost; Table 3