Cargando…
Différencier la COVID-19 et la dengue des autres maladies fébriles dans un contexte de co-épidémie : développement et validation internes des scores COVIDENGUE
INTRODUCTION: La dengue et l'infection par le coronavirus 2019 (COVID-19) sont difficiles à différencier cliniquement dans le contexte des co-épidémies. L'objectif était de développer un score pour discriminer la COVID-19 et à la dengue d'autres maladies fébriles (OFIs) à leur présent...
Autores principales: | , , , , , , , , , |
---|---|
Formato: | Online Artículo Texto |
Lenguaje: | English |
Publicado: |
Published by Elsevier Masson SAS
2022
|
Materias: | |
Acceso en línea: | https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC9152492/ http://dx.doi.org/10.1016/j.mmifmc.2022.03.155 |
_version_ | 1784717662110089216 |
---|---|
author | Gérardin, P. Maillard, O. Bruneau, L. Accot, F. Legrand, F. Poubeau, P. Manaquin, R. Andry, F. Bertolotti, A. Cecile, L. |
author_facet | Gérardin, P. Maillard, O. Bruneau, L. Accot, F. Legrand, F. Poubeau, P. Manaquin, R. Andry, F. Bertolotti, A. Cecile, L. |
author_sort | Gérardin, P. |
collection | PubMed |
description | INTRODUCTION: La dengue et l'infection par le coronavirus 2019 (COVID-19) sont difficiles à différencier cliniquement dans le contexte des co-épidémies. L'objectif était de développer un score pour discriminer la COVID-19 et à la dengue d'autres maladies fébriles (OFIs) à leur présentation. MATÉRIELS ET MÉTHODES: Les facteurs associés aux deux infections ont été identifiés à l'aide de modèles de régression logistique multinomiale (OFis prises comme contrôles) chez tous les sujets suspects de COVID-19 ayant fréquenté le centre de dépistage de la COVID-19 d'un centre hospitalier universitaire tropical, entre le 23 mars et le 10 mai 2020. Les sujets dépistés à titre systématique et les sujets asymptomatiques ont été exclus. Deux scores COVIDENGUE ont été développés pour prédire chaque infection après pondération des odds ratios selon une règle prédéfinie et validés en interne par bootstrapping. Le pouvoir discriminant de chaque score a été évalué à l'aide de l'aire sous la courbe ROC et de son intervalle de confiance à 95 % (IC95 %). La calibration des scores a été évaluée à l'aide de courbes de calibration et du test d'Hosmer-Lemeshow adapté 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 sévère et 872 cas d'OFIs ont été diagnostiqués. Les scores COVIDENGUE étaient composés de 11 critères : notion de contact avec un cas positif de COVID-19 (+3 points pour la COVID-19/0 pt pour la dengue), retour de voyage à l'étranger dans les 15 jours précédents (+3/-1, respectivement), antécédent de dengue (+1/+3), tabagisme actif (-3/0), myalgies/courbatures (0/+5), toux (0/-2), symptömes d'infection des voies respiratoires supérieures (-1/-1), anosmie (+7/-1), céphalées (0/+5), douleurs rétro-orbitaires (-1/+5) et retard à la présentation ( > 3 jours après le début des symptômes). Les aires sous la courbe ROC avant bootstrap étaient de 0,79 (IC95 % 0,76-0,82) pour la COVID-19 et de 0,88 (IC95 % 0,85-0.90) pour la dengue, et de 0,75 (IC95 % 0,68-0.82) et 0,86 (IC95 % 0,81-0.90) après bootstrap. La calibration des scores était satisfaisante pour les deux infections. 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 97 % au seuil de 3 points et la spécificité de 98 % au seuil de 11 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. Le score COVID-19 pourrait être amélioré par l'addition de critères cliniques et le score de dengue par celle de critères épidémiologiques. Une validation externe multicentrique serait nécessaire pour affiner ces scores dans d'autres contexte (nouveaux variants, populations immunes, proportions de dengues primaires et dengues secondaires différentes). L'analyse des courbes de décision sur des scores recalibrés permettrait l'évaluation de leur utilité clinique dans ces différents contextes. Aucun lien d'intérêt |
format | Online Article Text |
id | pubmed-9152492 |
institution | National Center for Biotechnology Information |
language | English |
publishDate | 2022 |
publisher | Published by Elsevier Masson SAS |
record_format | MEDLINE/PubMed |
spelling | pubmed-91524922022-05-31 Différencier la COVID-19 et la dengue des autres maladies fébriles dans un contexte de co-épidémie : développement et validation internes des scores COVIDENGUE Gérardin, P. Maillard, O. Bruneau, L. Accot, F. Legrand, F. Poubeau, P. Manaquin, R. Andry, F. Bertolotti, A. Cecile, L. Médecine et Maladies Infectieuses Formation Emerg-02 INTRODUCTION: La dengue et l'infection par le coronavirus 2019 (COVID-19) sont difficiles à différencier cliniquement dans le contexte des co-épidémies. L'objectif était de développer un score pour discriminer la COVID-19 et à la dengue d'autres maladies fébriles (OFIs) à leur présentation. MATÉRIELS ET MÉTHODES: Les facteurs associés aux deux infections ont été identifiés à l'aide de modèles de régression logistique multinomiale (OFis prises comme contrôles) chez tous les sujets suspects de COVID-19 ayant fréquenté le centre de dépistage de la COVID-19 d'un centre hospitalier universitaire tropical, entre le 23 mars et le 10 mai 2020. Les sujets dépistés à titre systématique et les sujets asymptomatiques ont été exclus. Deux scores COVIDENGUE ont été développés pour prédire chaque infection après pondération des odds ratios selon une règle prédéfinie et validés en interne par bootstrapping. Le pouvoir discriminant de chaque score a été évalué à l'aide de l'aire sous la courbe ROC et de son intervalle de confiance à 95 % (IC95 %). La calibration des scores a été évaluée à l'aide de courbes de calibration et du test d'Hosmer-Lemeshow adapté 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 sévère et 872 cas d'OFIs ont été diagnostiqués. Les scores COVIDENGUE étaient composés de 11 critères : notion de contact avec un cas positif de COVID-19 (+3 points pour la COVID-19/0 pt pour la dengue), retour de voyage à l'étranger dans les 15 jours précédents (+3/-1, respectivement), antécédent de dengue (+1/+3), tabagisme actif (-3/0), myalgies/courbatures (0/+5), toux (0/-2), symptömes d'infection des voies respiratoires supérieures (-1/-1), anosmie (+7/-1), céphalées (0/+5), douleurs rétro-orbitaires (-1/+5) et retard à la présentation ( > 3 jours après le début des symptômes). Les aires sous la courbe ROC avant bootstrap étaient de 0,79 (IC95 % 0,76-0,82) pour la COVID-19 et de 0,88 (IC95 % 0,85-0.90) pour la dengue, et de 0,75 (IC95 % 0,68-0.82) et 0,86 (IC95 % 0,81-0.90) après bootstrap. La calibration des scores était satisfaisante pour les deux infections. 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 97 % au seuil de 3 points et la spécificité de 98 % au seuil de 11 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. Le score COVID-19 pourrait être amélioré par l'addition de critères cliniques et le score de dengue par celle de critères épidémiologiques. Une validation externe multicentrique serait nécessaire pour affiner ces scores dans d'autres contexte (nouveaux variants, populations immunes, proportions de dengues primaires et dengues secondaires différentes). L'analyse des courbes de décision sur des scores recalibrés permettrait l'évaluation de leur utilité clinique dans ces différents contextes. Aucun lien d'intérêt Published by Elsevier Masson SAS 2022-06 2022-05-31 /pmc/articles/PMC9152492/ http://dx.doi.org/10.1016/j.mmifmc.2022.03.155 Text en Copyright © 2022 Published by Elsevier Masson SAS. Since January 2020 Elsevier has created a COVID-19 resource centre with free information in English and Mandarin on the novel coronavirus COVID-19. The COVID-19 resource centre is hosted on Elsevier Connect, the company's public news and information website. Elsevier hereby grants permission to make all its COVID-19-related research that is available on the COVID-19 resource centre - including this research content - immediately available in PubMed Central and other publicly funded repositories, such as the WHO COVID database with rights for unrestricted research re-use and analyses in any form or by any means with acknowledgement of the original source. These permissions are granted for free by Elsevier for as long as the COVID-19 resource centre remains active. |
spellingShingle | Emerg-02 Gérardin, P. Maillard, O. Bruneau, L. Accot, F. Legrand, F. Poubeau, P. Manaquin, R. Andry, F. Bertolotti, A. Cecile, L. Différencier la COVID-19 et la dengue des autres maladies fébriles dans un contexte de co-épidémie : développement et validation internes des scores COVIDENGUE |
title | Différencier la COVID-19 et la dengue des autres maladies fébriles dans un contexte de co-épidémie : développement et validation internes des scores COVIDENGUE |
title_full | Différencier la COVID-19 et la dengue des autres maladies fébriles dans un contexte de co-épidémie : développement et validation internes des scores COVIDENGUE |
title_fullStr | Différencier la COVID-19 et la dengue des autres maladies fébriles dans un contexte de co-épidémie : développement et validation internes des scores COVIDENGUE |
title_full_unstemmed | Différencier la COVID-19 et la dengue des autres maladies fébriles dans un contexte de co-épidémie : développement et validation internes des scores COVIDENGUE |
title_short | Différencier la COVID-19 et la dengue des autres maladies fébriles dans un contexte de co-épidémie : développement et validation internes des scores COVIDENGUE |
title_sort | différencier la covid-19 et la dengue des autres maladies fébriles dans un contexte de co-épidémie : développement et validation internes des scores covidengue |
topic | Emerg-02 |
url | https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC9152492/ http://dx.doi.org/10.1016/j.mmifmc.2022.03.155 |
work_keys_str_mv | AT gerardinp differencierlacovid19etladenguedesautresmaladiesfebrilesdansuncontextedecoepidemiedeveloppementetvalidationinternesdesscorescovidengue AT maillardo differencierlacovid19etladenguedesautresmaladiesfebrilesdansuncontextedecoepidemiedeveloppementetvalidationinternesdesscorescovidengue AT bruneaul differencierlacovid19etladenguedesautresmaladiesfebrilesdansuncontextedecoepidemiedeveloppementetvalidationinternesdesscorescovidengue AT accotf differencierlacovid19etladenguedesautresmaladiesfebrilesdansuncontextedecoepidemiedeveloppementetvalidationinternesdesscorescovidengue AT legrandf differencierlacovid19etladenguedesautresmaladiesfebrilesdansuncontextedecoepidemiedeveloppementetvalidationinternesdesscorescovidengue AT poubeaup differencierlacovid19etladenguedesautresmaladiesfebrilesdansuncontextedecoepidemiedeveloppementetvalidationinternesdesscorescovidengue AT manaquinr differencierlacovid19etladenguedesautresmaladiesfebrilesdansuncontextedecoepidemiedeveloppementetvalidationinternesdesscorescovidengue AT andryf differencierlacovid19etladenguedesautresmaladiesfebrilesdansuncontextedecoepidemiedeveloppementetvalidationinternesdesscorescovidengue AT bertolottia differencierlacovid19etladenguedesautresmaladiesfebrilesdansuncontextedecoepidemiedeveloppementetvalidationinternesdesscorescovidengue AT cecilel differencierlacovid19etladenguedesautresmaladiesfebrilesdansuncontextedecoepidemiedeveloppementetvalidationinternesdesscorescovidengue |