Qualitative and quantitative detection of SARS-CoV-2 RNA in untreated wastewater in Western Cape Province, South Africa
Notice bibliographique
Résumé
Recent studies have shown that the detection of SARS-CoV-2 genetic material in wastewater may provide the basis for a surveillance system to track the environmental dissemination of this virus in communities. An effective wastewater-based epidemiology (WBE) system may prove critical in South Africa (SA), where health systems infrastructure, testing capacity, personal protective equipment and human resource capacity are constrained. In this proof-of-concept study, we investigated the potential of SARS-CoV-2 RNA surveillance in untreated wastewater as the basis for a system to monitor COVID-19 prevalence in the population, an early warning system for increased transmission, and a monitoring system to assess the effectiveness of interventions. The laboratory confirmed the presence (qualitative analysis) and determined the RNA copy number of SARS-CoV-2 viral RNA by reverse transcription polymerase chain reaction (quantitative) analysis from 24-hour composite samples collected on 18 June 2020 from five wastewater treatment plants in Western Cape Province, SA. The study has shown that a WBE system for monitoring the status and trends of COVID-19 mass infection in SA is viable, and its development and implementation may facilitate the rapid identification of hotspots for evidence-informed interventions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».