Monitoring waves of the COVID-19 pandemic: Inferences from WWTPs of different sizes
Notice bibliographique
Résumé
Wastewater based epidemiology was employed to track the spread of SARS-CoV-2 within the sewershed areas of 10 wastewater treatment plants (WWTPs) in Catalonia, Spain. A total of 185 WWTPs inflow samples were collected over the period consisting of both the first wave (mid-March to June) and the second wave (July to November). Concentrations of SARS-CoV-2 RNA (N1 and N2 assays) were quantified in these wastewaters as well as those of Human adenoviruses (HAdV) and JC polyomavirus (JCPyV), as indicators of human faecal contamination. SARS-CoV-2 N gene daily loads strongly correlated with the number of cases diagnosed one week after sampling i.e. wastewater levels were a good predictor of cases to be diagnosed in the immediate future. The conditions present at small WWTPs relative to larger WWTPs influence the ability to follow the pandemic. Small WWTPs (<24,000 inhabitants) had lower median loads of SARS-CoV-2 despite similar incidence of infection within the municipalities served by the different WWTP (but not lower loads of HAdV and JCPyV). The lowest incidence resulting in quantifiable SARS-CoV-2 concentration in wastewater differed between WWTP sizes, being 0.11 and 0.82 cases/1000 inhabitants for the large and small sized WWTP respectively.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».