Optimization of diagnosis of SARS-CoV-2 infection using polymerase chain reaction in a large multi-specialty hospital

Full Text

Abstract

. We consider the possibility of optimizing the diagnosis of infection caused by SARS-CoV-2 using polymerase chain reaction in a multi-specialty hospital, repurposed for the treatment of COVID-19 patients, using the example Of the military medical Academy named after S.M. Kirov. The analysis of scientific publications selected in accordance with the purpose of the study, analyzed data from 218 samples of polymerase chain reaction in patients with COVID-19, who were in the clinics Of the military medical Academy named after Sm. Time intervals were established depending on the clinical forms and severity of the infectious process, in which the probability of a positive and negative result of a polymerase chain reaction to SARS-CoV-2 RNA was maximum and minimum. It was shown that during the examination and treatment, molecular biological diagnostics were performed excessively (4 times in more than 50% of patients) and in 97,3% of patients unreasonably early (8,5±0,4 days). At the same time, the highest frequency of negative results of polymerase chain reaction to SARS-CoV-2 RNA was observed in the period from 9 to 10 and from 12 to 14 days, while it depended on the clinical form and severity of the infectious process. In this regard, the volume diagnosis using polymerase chain reaction should be reduced and to conduct research when entering the hospital, on the 9th-10th day (in patients inapparently forms and acute respiratory diseases, lung flow) and 12–14 days before discharge in patients with moderate and severe course of the infectious process.

About the authors

K V Zhdanov

Author for correspondence.
Email: vmeda-nio@mil.ru
Russian Federation

References

  1. Беляков, Н.А. Коронавирусная инфекция COVID-19. Природа вируса, патогенез, клинические проявления: сообщение
  2. Н.А. Беляков, В.В. Рассохин, Е.Б. Ястребова // ВИЧ- инфекция и иммуносупрессии. – 2020. – Т. 12, № 1. – С. 7-21.
  3. Временные алгоритмы по ведению пациентов с новой корона- вирусной инфекцией COVID-19 в перепрофилированных клиниках академии. Версия 2.0 (29.04.2020 г.). – СПб.: ВМА, 2020. – 26 с.
  4. Временные методические рекомендации: профилактика, диагностика и лечение новой коронавирусной инфекции (COVID-19). Версия 6 (24.04.2020). – М., 2020. – 142 с.
  5. Временные методические рекомендации: профилактика, диагностика и лечение новой коронавирусной инфекции (COVID-19). Версия 7 (03.06.2020). – М., 2020. – 166 с.
  6. Диагностика, лечение и профилактика новой коронавирусной инфекции (COVID-19): методические рекомендации, утв. нач. ГВМУ МО РФ 26.03.2020 г. – М., 2020. – 54 с.
  7. Львов, Д.К. Этиология эпидемической вспышки COVID-19 в г. Ухань (провинция Хубэй, Китайская Народная Республика), ассоциированной с вирусом 2019-CoV (Nidovirales, Coronaviridae, Coronavirinae, Betacoronavirus, подрод Sarbecovirus): уроки эпидемии SARS-CoV / Д.К. Львов [и др.] // Вопр. вирусологии. – 2020. – Т. 65, № 1. – С. 6–15.
  8. Методические рекомендации по кодированию и выбору основного состояния в статистике заболеваемости и первоначальной причины в статистике смертности, связанные с COVID-19, утв. зам. МЗ РФ 27.05.2020 г. – М., 2020. – 24 с.
  9. Совет Европы. Конвенция о защите личности в связи с автоматической обработкой персональных данных. – 2-е изд., доп. – СПб.: Гражданский контроль, 2002. – 36 с.
  10. Флетчер, Р. Клиническая эпидемиология. Основы доказательной медицины // Р. Флетчер, С. Флетчер, Э. Вагнер. – М.: Медиа Сфера, 1998. – 352 с.
  11. Юнкеров, В.И. Математико-статистическая обработка данных медицинских исследований / В.И. Юнкеров, С.Г. Григорьев, М.В. Резванцев. – СПб.: ВМА, 2011. – 318 с.
  12. Sifuentes-Rodríguez, E. COVID-19: The outbreak caused by a new coronavirus / E. Sifuentes-Rodríguez, D. Palacios-Reyes // Bol. Med. Hosp. Infant. Mex. – 2020. – Vol. 77, № 2. – Р. 47–53.
  13. Singhal, T. A Review of Coronavirus Disease-2019 (COVID-19) / T. Singhal // Indian J. Pediatr. – 2020. – Vol. 87, № 4. – Р. 281–286.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2021 Zhdanov K.V.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».