Wastewater-Based Surveillance Is an Effective Tool for Trending COVID-19 Prevalence in Communities: A Study of 10 Major Communities for 17 Months in Alberta
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide The correlations between SARS-CoV-2 RNA levels in wastewater from 12 wastewater treatment plants and new COVID-19 cases in the corresponding sewersheds of 10 communities were studied over 17 months. The analysis from the longest continuous surveillance reported to date revealed that SARS-CoV-2 RNA levels correlated well with temporal changes of COVID-19 cases in each community. The strongest correlation was found during the third wave ( r = 0.97) based on the population-weighted SARS-CoV-2 RNA levels in wastewater. Different correlations were observed ( r from 0.51 to 0.86) in various sizes of communities. The population in the sewershed had no observed effects on the strength of the correlation. Fluctuation of SARS-CoV-2 RNA levels in wastewater mirrored increases and decreases of COVID-19 cases in the corresponding community. Since the viral shedding to sewers from all infected individuals is included, wastewater-based surveillance provides an unbiased and no-discriminate estimation of the prevalence of COVID-19 compared with clinical testing that was subject to testing–seeking behaviors and policy changes. Wastewater-based surveillance on SARS-CoV-2 represents a temporal trend of COVID-19 disease burden and is an effective and supplementary monitoring when the number of COVID-19 cases reaches detectable thresholds of SARS-CoV-2 RNA in wastewater of treatment facilities serving various sizes of populations.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».