Early identification of a COVID-19 outbreak detected by wastewater surveillance at a large homeless shelter in Toronto, Ontario
Notice bibliographique
Résumé
SETTING: Toronto (Ontario, Canada) is a large urban centre with a significant population of underhoused residents and several dozen shelters for this population with known medical and social vulnerabilities. A sizeable men's homeless shelter piloted a facility-level SARS-CoV-2 wastewater surveillance program. INTERVENTION: Wastewater surveillance was initiated at the shelter in January 2021. One-hour composite wastewater samples were collected twice weekly from a terminal sanitary clean-out pipe. The genetic material of the SARS-CoV-2 virus was extracted from the solid phase of each sample and analyzed using real-time qPCR to estimate the viral level. Wastewater results were reported to facility managers and Toronto Public Health within 4 days. OUTCOMES: There were 169 clients on-site at the time of the investigation. Wastewater surveillance alerted to the presence of COVID-19 activity at the site, prior to clinical detection. This notification acted as an early warning signal, which allowed for timely symptom screening and case finding for shelter managers and the local health unit, in preparation for the declaration of an outbreak. IMPLICATIONS: Wastewater surveillance acted as an advanced notification leading to the timely deployment of enhanced testing prior to clinical presentation in a population with known vulnerabilities. Wastewater surveillance at the facility level is beneficial, particularly in high-risk congregate living settings such as shelters that house transient populations where clinical testing and vaccination can be challenging. Open communication, established individual facility response plans, and a balanced threshold for action are essential to an effective wastewater surveillance program.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 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 ».