Minimizing errors in RT-PCR detection and quantification of SARS-CoV-2 RNA for wastewater surveillance
Notice bibliographique
Résumé
Wastewater surveillance for pathogens using reverse transcription-polymerase chain reaction (RT-PCR) is an effective and resource-efficient tool for gathering community-level public health information, including the incidence of coronavirus disease-19 (COVID-19). Surveillance of Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus-2 (SARS-CoV-2) in wastewater can potentially provide an early warning signal of COVID-19 infections in a community. The capacity of the world's environmental microbiology and virology laboratories for SARS-CoV-2 RNA characterization in wastewater is increasing rapidly. However, there are no standardized protocols or harmonized quality assurance and quality control (QA/QC) procedures for SARS-CoV-2 wastewater surveillance. This paper is a technical review of factors that can cause false-positive and false-negative errors in the surveillance of SARS-CoV-2 RNA in wastewater, culminating in recommended strategies that can be implemented to identify and mitigate some of these errors. Recommendations include stringent QA/QC measures, representative sampling approaches, effective virus concentration and efficient RNA extraction, PCR inhibition assessment, inclusion of sample processing controls, and considerations for RT-PCR assay selection and data interpretation. Clear data interpretation guidelines (e.g., determination of positive and negative samples) are critical, particularly when the incidence of SARS-CoV-2 in wastewater is low. Corrective and confirmatory actions must be in place for inconclusive results or results diverging from current trends (e.g., initial onset or reemergence of COVID-19 in a community). It is also prudent to perform interlaboratory comparisons to ensure results' reliability and interpretability for prospective and retrospective analyses. The strategies that are recommended in this review aim to improve SARS-CoV-2 characterization and detection for wastewater surveillance applications. A silver lining of the COVID-19 pandemic is that the efficacy of wastewater surveillance continues to be demonstrated during this global crisis. In the future, wastewater should also play an important role in the surveillance of a range of other communicable diseases.
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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 | 0,018 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,004 |
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 ».