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COVID-19测试阳性:在加利福尼亚州基于社区的大型测试计划中,各种症状的预测价值
medRxiv - Public and Global Health Pub Date : 2021-03-05 , DOI: 10.1101/2021.03.03.21252014
Dave P. Miller , Scott Morrow , Robert M. Califf , Cameron Kaiser , Ritu Kapur , Casimir Starsiak , Jessica Mega , William J. Marks

背景:在医院环境中捕获了许多有关COVID-19症状的早期数据。在社区中,最能预测SARS-CoV-2阳性的症状可能有所不同。这里提供了来自COVID-19社区测试计划的加利福尼亚站点的数据。方法:在接受测试之前,Baseline COVID-19测试计划的参与者完成了一个在线筛查,他们在其中自我报告了基本的人口统计学信息以及是否存在10种症状。阳性和阴性COVID-19 RT-PCR测试都链接回筛选数据。使用广义估计方程拟合阳性的多变量模型,将测试月份作为固定影响进行调整,并考虑每个测试站点内的数据聚类。结果:在2020年加利福尼亚州的547,018项首次测试中,筛查时无症状,无症状或有2种或更多症状的受试者的阳性率分别为3.4%,9.9%和19.8%。调整其他症状时,所有十个症状分别与较高的阳性率相关,但十个症状中只有六个与较高的阳性率相关。具有最高预测价值的主要症状是近期味觉或嗅觉丧失,发烧和咳嗽-OR分别为3.27、1.97和1.95。呼吸急促,呕吐或腹泻与调整其他症状的阳性率呈负相关,并且在没有其他症状的情况下,具有这些症状的参与者的阳性率没有无症状参与者高。结论:



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更新日期:2021-03-05
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