Wastewater surveillance of influenza activity: Early detection, surveillance, and subtyping in city and neighbourhood communities
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recurrent epidemics of influenza infection and its pandemic potential present a significant risk to global population health. To mitigate hospitalizations and death, local public health relies on clinical surveillance to locate and monitor influenza-like illnesses and/or influenza cases and outbreaks. At an international level, the global integration of clinical surveillance networks is the only reliable method to report influenza types and subtypes and warn of an emergent pandemic strain. During the COVID-19 pandemic, the demonstrated utility of wastewater surveillance (WWS) in complementing or even replacing clinical surveillance, the latter a resource-intensive enterprise, was predicated on the presence of stable viral fragments in wastewater. We show that influenza virus targets are stable in wastewaters and partitions to the solids fraction. We subsequently quantify, type, and subtype influenza virus in municipal wastewater and primary sludge throughout the course of a community outbreak. This research demonstrates the feasibility of applying influenza virus WWS to city and neighbourhood levels; showing a 17-day lead time in forecasting a citywide flu outbreak and providing population-level viral subtyping in near real-time using minimal resources and infrastructure.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».