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Discriminer la COVID-19 et la dengue des autres maladies fébriles dans le contexte d’une co-épidémie en zone tropicale : développement et validation interne des scores COVIDENGUE

INTRODUCTION: L’infection par le coronavirus 2019 (COVID-19) et la dengue sont difficiles à différencier cliniquement dans le contexte des co-épidémies en zone tropicale. Dans une étude de cohorte rétrospective, nous avons précédemment distingué les facteurs associés au coronavirus 2019 (COVID-19) e...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales: Levin, C., Andry, F., Bruneau, L., Joubert, A., Accot, F., Maillard, O., Bertolotti, A., Gérardin, P.
Formato: Online Artículo Texto
Lenguaje:English
Publicado: Published by Elsevier Masson SAS 2021
Materias:
1.4
Acceso en línea:https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC8138908/
http://dx.doi.org/10.1016/j.respe.2021.04.006
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description INTRODUCTION: L’infection par le coronavirus 2019 (COVID-19) et la dengue sont difficiles à différencier cliniquement dans le contexte des co-épidémies en zone tropicale. Dans une étude de cohorte rétrospective, nous avons précédemment distingué les facteurs associés au coronavirus 2019 (COVID-19) et à la dengue de ceux associés à d’autres maladies fébriles (OFI). L’objectif de cette nouvelle analyse était de développer un score pour discriminer les deux infections à leur présentation. MÉTHODES: Les facteurs associés aux deux infections ont été identifiés à l’aide de modèles de régression logistique multinomiale (OFI pris comme sujets contrôles) parmi tous les sujets suspects de la COVID-19 ayant fréquenté le centre de dépistage du coronavirus de type 2 (SRAS-CoV-2) de l’hôpital universitaire de Saint-Pierre, île de La Réunion, entre le 23 mars et 10 mai 2020. Deux scores COVIDENGUE ont été développés et validés en interne par bootstrapping pour prédire chaque infection après pondération des odd ratios selon une règle prédéfinie. Le pouvoir discriminant de chaque score a été évalué à l’aide des aires sous la courbe ROC (« receiver operating characteristic curve »). Leur calibration a été évaluée à l’aide du test d’adéquation modifié d’Hosmer–Lemeshow pour les variables dépendantes polytomiques. RÉSULTATS: Sur les deux mois de la période d’étude, 80 cas de COVID-19, 60 cas de dengue non sévères et 872 cas d’OFI ont été diagnostiqués. Les scores COVIDENGUE étaient composés de 11 critères : contact avec un cas positif de COVID-19 (+3 points pour COVID-19 ; 0 point pour la dengue), retour de voyage à l’étranger dans les 15 jours précédents (+3 ; −1), antécédents de dengue (+1 ; +3), tabagisme actif (−3 ; 0), courbatures (0 ; +5), toux (0 ; −2), symptômes d’infection des voies respiratoires supérieures (−1 ; −1), anosmie (+7 ; −1), maux de tête (0 ; +5), douleur rétro-orbitaire (−1 ; +5) et présentation tardive (> 3 jours) à l’hôpital (+1 ; 0). L’aire sous la courbe ROC était de 0,79 (IC95 % : 0,76–0,82) pour la COVID-19 et de 0,88 (IC95 % : 0,85–0,90) pour la dengue. La calibration était satisfaisante pour les deux scores (valeurs de p du Chi(2) du Goodness-of-Fit à 0,94 et 0,55, respectivement). Pour la COVID-19, la sensibilité était de 97 % au seuil de 0 point et la spécificité de 99 % au seuil de 10 points. Pour la dengue, la sensibilité était de 93 % au seuil de 2 points et la spécificité de 94 % au seuil de 10 points. CONCLUSION: Les scores COVIDENGUE sont des outils discriminants pour distinguer la COVID-19 et la dengue des autres maladies fébriles dans le contexte d’une co-épidémie à l’île de La Réunion. D’autres études sont nécessaires pour valider ou affiner ces scores dans d’autres contextes épidémiques pour la COVID-19 (selon, par exemple, le niveau de circulation des nouveaux variants) ou d’endémie pour la dengue (selon, par exemple, les proportions de dengues primaires et de dengues secondaires), ces situations épidémiologiques pouvant modifier la présentation clinique de ces deux affections.
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