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Publication : The Journal of infectious diseases

The Impact of Cocirculating Pathogens on Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS-CoV-2)/Coronavirus Disease 2019 Surveillance: How Concurrent Epidemics May Introduce Bias and Decrease the Observed SARS-CoV-2 Percentage Positivity.

Domaines Scientifiques
Maladies
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Publié sur The Journal of infectious diseases - 13 sept. 2021

Kovacevic A, Eggo RM, Baguelin M, Domenech de Cellès M, Opatowski L

Lien vers Pubmed [PMID] – 34514500

Lien DOI – 10.1093/infdis/jiab459

J Infect Dis 2022 Jan; 225(2): 199-207

Circulation of seasonal non-severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) respiratory viruses with syndromic overlap during the coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic may alter the quality of COVID-19 surveillance, with possible consequences for real-time analysis and delay in implementation of control measures.Using a multipathogen susceptible-exposed-infectious-recovered (SEIR) transmission model formalizing cocirculation of SARS-CoV-2 and another respiratory virus, we assessed how an outbreak of secondary virus may affect 2 COVID-19 surveillance indicators: testing demand and positivity. Using simulation, we assessed to what extent the use of multiplex polymerase chain reaction tests on a subsample of symptomatic individuals can help correct the observed SARS-CoV-2 percentage positivity and improve surveillance quality.We find that a non-SARS-CoV-2 epidemic strongly increases SARS-CoV-2 daily testing demand and artificially reduces the observed SARS-CoV-2 percentage positivity for the duration of the outbreak. We estimate that performing 1 multiplex test for every 1000 COVID-19 tests on symptomatic individuals could be sufficient to maintain surveillance of other respiratory viruses in the population and correct the observed SARS-CoV-2 percentage positivity.This study showed that cocirculating respiratory viruses can distort SARS-CoV-2 surveillance. Correction of the positivity rate can be achieved by using multiplex polymerase chain reaction tests, and a low number of samples is sufficient to avoid bias in SARS-CoV-2 surveillance.