Inferring super-spreading from transmission clusters of COVID-19 in Hong Kong, Japan, and Singapore
K.O. Kwok^*, H.H.H. Chan, Y. Huang, D.S.C. Hui, P.A. Tambyah, W.I. Wei, P.Y.K. Chau, S.Y.S. Wong, J.W.T. Tang
^*The Chinese University of Hong Kong, Hong Kong Special Administrative Region of China
Journal of Hospital Infection (2020) 105, 682-685

アウトブレイクにおけるスーパースプレッディングイベント（SSE）は流行の性質を変えることがある。したがって公衆衛生チームが進行中のアウトブレイクにそのようなイベントが関与しているかどうか判定することは有益であり、介入を行いやすい可能性がある。我々は香港、日本、シンガポールにおける新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の症例に疫学的に関連するクラスターの経験的データから基本再生産数（R₀）、分散係数（k）を推定した。これによりこれらのアウトブレイクの初期段階でSSEの有無を推測することができた。k 値が比較的大きいと、SSE と互換性のある大きなクラスターサイズの可能性は低いことが示唆された。
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監訳者コメント：
2020 年 3 月 3 日時点での香港、日本、シンガポールでの COVID-19 のクラスターからのスーパースプレッドイベント（SSE）の推測。日本では SSE が起こりやすい環境として「三つの密」が有名になった。3 国とも流行初期には基本再生産数（R₀）も低く、COVID-19 の流行が制御されているのがわかる。分散係数（k）はデータの分布の広がりを表す指標のことである。

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L.M. Parra*, M. Cantero, R.M. Ortí-Lucas, I. Salcedo-Leal, Á. Asensio, EPINE study Group
*Puerta de Hierro-Majadahonda University Hospital, Spain

Journal of Hospital Infection (2024) 147, 17-24

Evaluation of the performance of rapid tests for screening carriers of acquired ESBL-producing Enterobacterales and their impact on turnaround time

D.S. Blanc^*, F. Poncet, B. Grandbastien, G. Greub, L. Senn, P. Nordmann
^*Lausanne University Hospital and University of Lausanne, Switzerland

Journal of Hospital Infection (2021) 108, 19-24

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