SARS-CoV-2 detection from the built environment and wastewater and its use for hospital surveillance
Notice bibliographique
Résumé
Patients hospitalized with SARS-CoV-2 infections are major contributors to morbidity and mortality in health care settings. Our understanding of the distribution of this virus in the built health care environment and wastewater, and relationship to disease burden, is limited. We performed a prospective multi-center study of environmental sampling of SARS-CoV-2 from hospital surfaces and wastewater and evaluated their relationships with regional and hospital COVID-19 burden. We validated a qPCR-based approach to surface sampling and collected swab samples weekly from different locations and surfaces across two tertiary care hospital campuses for a 10-week period during the pandemic, along with wastewater samples. Over the 10-week period, 963 swab samples were collected and analyzed. We found 61 (6%) swabs positive for SARS-CoV-2, with the majority of these ( n = 51) originating from floor samples. Wards that actively managed patients with COVID-19 had the highest frequency of positive samples. Detection frequency in built environment swabs was significantly associated with active cases in the hospital throughout the study. Wastewater viral signal changes appeared to predate change in case burden. Our results indicate that environment sampling for SARS-CoV-2, in particular from floors, may offer a unique and resolved approach to surveillance of COVID-19.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».