Epidemiological and clinical insights from SARS-CoV-2 RT-PCR crossing threshold values, France, January to November 2020 - Hémodynamique, Interaction Fibrose et Invasivité Tumorales Hépatiques Accéder directement au contenu
Article Dans Une Revue Eurosurveillance Année : 2022

Epidemiological and clinical insights from SARS-CoV-2 RT-PCR crossing threshold values, France, January to November 2020

1 MIVEGEC - Maladies infectieuses et vecteurs : écologie, génétique, évolution et contrôle
2 CIRB - Centre interdisciplinaire de recherche en biologie
3 Laboratoire CERBA [Saint Ouen l'Aumône]
4 Biogroupe
5 UVE - Unité des Virus Emergents
6 IHU Marseille - Institut Hospitalier Universitaire Méditerranée Infection
7 CHU ST-E - Centre Hospitalier Universitaire de Saint-Etienne [CHU Saint-Etienne]
8 Centre Hospitalier Universitaire de Rennes [CHU Rennes] = Rennes University Hospital [Ponchaillou]
9 CHU Dijon
10 MFP - Microbiologie Fondamentale et Pathogénicité
11 CHU Bordeaux
12 CHU Nîmes - Centre Hospitalier Universitaire de Nîmes
13 CHU Nantes - Centre Hospitalier Universitaire de Nantes
14 CIC Nantes - Centre d’Investigation Clinique de Nantes
15 U1064 Inserm - CR2TI - Centre de Recherche en Transplantation et Immunologie - Center for Research in Transplantation and Translational Immunology
16 AP-HP - Hopital Saint-Louis [AP-HP]
17 HIPI (UMR_S_976 / U976) - Immunologie humaine, physiopathologie & immunothérapie
18 Hôpital Cochin [AP-HP]
19 GMV-ARN (UMR_3569 / U-Pasteur_2) - Génétique Moléculaire des Virus à ARN - Molecular Genetics of RNA Viruses
20 CNR - laboratoire coordonnateur - Centre National de Référence des virus des infections respiratoires (dont la grippe) - National Reference Center Virus Influenzae [Paris]
21 CHU Angers - Centre Hospitalier Universitaire d'Angers
22 HIFIH - Hémodynamique, Interaction Fibrose et Invasivité tumorales Hépatiques
23 GRAM 2.0 - Groupe de Recherche sur l'Adaptation Microbienne
24 CHU Caen
25 CHU Limoges
26 RESINFIT - Anti-infectieux : supports moléculaires des résistances et innovations thérapeutiques
27 CHRU Nancy - Centre Hospitalier Régional Universitaire de Nancy
28 LCPME - Laboratoire de Chimie Physique et Microbiologie pour les Matériaux et l'Environnement
29 HEGP - Hôpital Européen Georges Pompidou [APHP]
30 CRC (UMR_S_1138 / U1138) - Centre de Recherche des Cordeliers
31 Hôpital Avicenne [AP-HP]
32 Hôpital Henri Mondor
33 IAME (UMR_S_1137 / U1137) - Infection, Anti-microbiens, Modélisation, Evolution
34 AP-HP - Hôpital Bichat - Claude Bernard [Paris]
35 3IHP - Infection Inflammation et Interaction Hôtes Pathogènes [CHU Clermont-Ferrand]
36 CHU Clermont-Ferrand
37 CNR - laboratoire associé - Centre National de Référence des Virus des Infections Respiratoires (dont la Grippe) [Lyon]
38 Hôpital de la Croix-Rousse [CHU - HCL]
39 HCL - Hospices Civils de Lyon
40 CHU Montpellier
41 iPLESP - Institut Pierre Louis d'Epidémiologie et de Santé Publique
42 CHU Pitié-Salpêtrière [AP-HP]
Jean-Marc Giannoli
  • Fonction : Auteur
Alexis de Rougemont
  • Fonction : Auteur
Vincent Foulongne

Résumé

Background The COVID-19 pandemic has led to an unprecedented daily use of RT-PCR tests. These tests are interpreted qualitatively for diagnosis, and the relevance of the test result intensity, i.e. the number of quantification cycles (Cq), is debated because of strong potential biases. Aim We explored the possibility to use Cq values from SARS-CoV-2 screening tests to better understand the spread of an epidemic and to better understand the biology of the infection. Methods We used linear regression models to analyse a large database of 793,479 Cq values from tests performed on more than 2 million samples between 21 January and 30 November 2020, i.e. the first two pandemic waves. We performed time series analysis using autoregressive integrated moving average (ARIMA) models to estimate whether Cq data information improves short-term predictions of epidemiological dynamics. Results Although we found that the Cq values varied depending on the testing laboratory or the assay used, we detected strong significant trends associated with patient age, number of days after symptoms onset or the state of the epidemic (the temporal reproduction number) at the time of the test. Furthermore, knowing the quartiles of the Cq distribution greatly reduced the error in predicting the temporal reproduction number of the COVID-19 epidemic. Conclusion Our results suggest that Cq values of screening tests performed in the general population generate testable hypotheses and help improve short-term predictions for epidemic surveillance.
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Dates et versions

hal-03175551 , version 1 (20-03-2021)
hal-03175551 , version 2 (09-12-2021)
hal-03175551 , version 3 (14-02-2022)

Identifiants

Citer

Samuel Alizon, Christian Selinger, Mircea T Sofonea, Stéphanie Haim-Boukobza, Jean-Marc Giannoli, et al.. Epidemiological and clinical insights from SARS-CoV-2 RT-PCR crossing threshold values, France, January to November 2020. Eurosurveillance, 2022, 27 (6), pp.2100406. ⟨10.2807/1560-7917.ES.2022.27.6.2100406⟩. ⟨hal-03175551v3⟩
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