Detection of SARS-CoV-2 RNA Throughout Wastewater Treatment Plants and A Modeling Approach to Understand COVID-19 Infection Dynamics in Winnipeg, Canada
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Although numerous studies have detected SARS-CoV-2 in wastewater and attempted to find correlations between the concentration of SARS-CoV-2 and the number of cases, no consensus has been reached on sample collection and processing, and data analysis. Moreover, the fate of SARS-CoV-2 in wastewater treatment plants is another issue, specifically regarding the discharge of the virus into environmental settings and the water cycle. The current study monitored SARS-CoV-2 in influent and effluent wastewater samples with three different concentration methods and sludge samples over six months (July to December 2020) to compare different virus concentration methods, assess the fate of SARS-CoV-2 in wastewater treatment plants, and describe the potential relationship between SARS-CoV-2 concentrations in influent and infection dynamics. Skimmed milk flocculation (SMF) resulted in higher recoveries (15.27% ± 3.32%) of an internal positive control, Armored RNA, and higher positivity rate of SARS-CoV-2 in samples compared to ultrafiltration methods employing a prefiltration step to eliminate solids. Our results suggested that SARS-CoV-2 may predominate in solids and therefore, concentration methods focusing on both supernatant and solid fractions may result in better recovery. SARS-CoV-2 was detected in influent and primary sludge samples but not in secondary and final effluent samples, indicating a significant reduction during primary and secondary treatments. SARS-CoV-2 was first detected in influent on September 30 th , 2020. A decay-rate formula was applied to estimate initial concentrations of late-processed samples with SMF. A model based on shedding rate and new cases was applied to estimate SARS-CoV-2 concentrations and the number of active shedders. Inferred sensitivity of observed and modeled concentrations to the fluctuations in new cases and test-positivity rates indicated a potential contribution of newly infected individuals to SARS-CoV-2 loads in wastewater.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».