Quantitative Trend Analysis of SARS-CoV-2 RNA in Municipal Wastewater Exemplified with Sewershed-Specific COVID-19 Clinical Case Counts
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We present and demonstrate a quantitative statistical linear trend analysis ( QTA ) approach to analyze and interpret SARS-CoV-2 RNA wastewater surveillance results concurrently with clinical case data. This demonstration is based on the work completed under the Ontario (Canada) Wastewater Surveillance Initiative (WSI) by two laboratories in four large sewersheds within the Toronto Public Health (TPH) jurisdiction. The sewersheds were sampled over a 9-month period and data were uploaded to the Ontario Wastewater Surveillance Data and Visualization Hub ( Ontario Dashboard ) along with clinical case counts, both on a sewershed-specific basis. The data from the last 5-months, representing a range of high and low cases, was used for this demonstration. The QTA was conducted on a sewershed specific approach using the recommendations for public health interpretation and use of wastewater surveillance data by the United States Centers for Disease Control and Prevention (US CDC). The interpretation of the QTA results was based on the integration of both clinical and wastewater virus signals using an integration matrix in an interim draft guide by the Public Health Agency of Canada (PHAC). The key steps in the QTA consisted of (i) the calculation of Pepper Mild Mottle Virus (PMMoV), flow and flow-PMMoV-normalized virus loads; (ii) computation of the linear trends including interval estimation to identify the key inflection points using a segmented linear regression method and (iii) integrated interpretations based on consideration of both the cases and wastewater signals, as well as end user actionability. This approach is considered a complementary tool to commonly used qualitative analyses of SARS-CoV-2 RNA in wastewater and is intended to directly support public health decisions using a systematic quantitative approach.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».