Wastewater-based epidemiology (WBE) for SARS-CoV-2 – A review focussing on the significance of the sewer network using a Dublin city catchment case study
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Notice bibliographique
Résumé
Wastewater-based epidemiology (WBE) has been employed by many countries globally since the beginning of the COVID-19 pandemic in order to assess the benefits of this surveillance tool in the context of informing public health measures. WBE has been successfully employed to detect SARS-CoV-2 at wastewater treatment plants for community-wide surveillance, as well as in smaller catchments and institutions for targeted surveillance of COVID-19. In addition, WBE has been successfully used to detect new variants, identify areas of high infection levels, as well as to detect new infection outbreaks. However, due to to the large number of inherent uncertainties in the WBE process, including the inherent intricacies of the sewer network, decay of the virus en route to a monitoring point, levels of recovery from sampling and quantification methods, levels of faecal shedding among the infected population, as well as population normalisation methods, the usefulness of wastewater samples as a means of accurately quantifying SARS-CoV-2 infection levels among a population remains less clear. The current WBE programmes in place globally will help to identify new areas of research aimed at reducing the levels of uncertainty in the WBE process, thus improving WBE as a public health monitoring tool for future pandemics. In the meantime, such programmes can provide valuable comparisons to clinical testing data and other public health metrics, as well being an effective early warning tool for new variants and new infection outbreaks. This review includes a case study of sampled wastewater from the sewer network in Dublin, Ireland, during a peak infection period of COVID-19 in the city, which evaluates the different uncertainties in the WBE process.
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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 | 0,008 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle