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Enregistrement W4220682281 · doi:10.1101/2022.03.13.22272304

Quantitative Trend Analysis of SARS-CoV-2 RNA in Municipal Wastewater Exemplified with Sewershed-Specific COVID-19 Clinical Case Counts

2022· preprint· en· W4220682281 sur OpenAlexaffabout
Vince Pileggi, Jayson Shurgold, Jianxian Sun, Minqing Ivy Yang, Elizabeth A. Edwards, Hui Peng, Amir Tehrani, Kimberley Gilbride, Claire Oswald, Shinthuja Wijayasri, Dana Al-Bargash, Rebecca Stuart, Zeinab Khansari, Melanie Raby, Janis L. Thomas, Tim D. Fletcher, Albert Simhon

Notice bibliographique

RevuemedRxiv · 2022
Typepreprint
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 detection and testing
Établissements canadiensToronto Metropolitan UniversityUniversity of TorontoToronto Public HealthPublic Health Agency of CanadaCanada Research ChairsMinistry of the Environment, Conservation and Parks
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWastewaterPublic healthComputer scienceStatisticsData miningEnvironmental scienceEnvironmental engineeringMedicineMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,674
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,245
Tête enseignante GPT0,438
Écart entre enseignants0,193 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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