Este artigo é um Preprint
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Predictive usefulness of PCR testing in different patterns of Covid-19 symptomatology - Analysis of a French cohort of 12,810 outpatients
Preprint
em Inglês
| medRxiv
| ID: ppmedrxiv-20124438
ABSTRACT
Polymerase Chain reaction (PCR) is a key tool to diagnose Covid-19. Yet access to PCR is often limited. In this paper, we develop a clinical strategy for prescribing PCR to patients based on data from COVIDOM, a French cohort of 54,000 patients with clinically suspected Covid-19 including 12,810 patients tested by PCR. Using a machine learning algorithm (a decision tree), we show that symptoms alone are sufficient to predict PCR outcome with a mean average precision of 86%. We identify combinations of symptoms that are predictive of PCR positivity (90% for anosmia/ageusia) or negativity (only 30% of PCR+ for a subgroup with cardiopulmonary symptoms) in both cases, PCR provides little added diagnostic value. We deduce a prescribing strategy based on clinical presentation that can improve the global efficiency of PCR testing.
cc_no
Texto completo:
Disponível
Coleções:
Preprints
Base de dados:
medRxiv
Tipo de estudo:
Cohort_studies
/
Estudo diagnóstico
/
Estudo observacional
/
Estudo prognóstico
Idioma:
Inglês
Ano de publicação:
2020
Tipo de documento:
Preprint