Wastewater Surveillance of SARS-CoV-2 at a Canadian University Campus and the Impact of Wastewater Characteristics on Viral RNA Detection.
Notice bibliographique
Résumé
Because of the increased population\ndensity, high-risk behavior\nof young students, and lower vaccination rates, university campuses\nare considered hot spots for COVID-19 transmission. This study monitored\nthe SARS-CoV-2 RNA levels in the wastewater of a Canadian university\ncampus for a year to provide actionable information to safely manage\nCOVID-19 on campus. Wastewater samples were collected from the campus\nsewer and residence buildings to identify changes, peaks, and hotspots\nand search for associations with campus events, social gatherings,\nlong weekends, and holidays. Furthermore, the impact of wastewater\nparameters (total solids, volatile solids, temperature, pH, turbidity,\nand UV absorbance) on SARS-CoV-2 detection was investigated, and the\nefficiency of ultrafiltration and centrifugation concentration methods\nwere compared. RT-qPCR was used for detecting SARS-CoV-2 RNA. Wastewater\nsignals largely correlated positively with the clinically confirmed\nCOVID-19 cases on campus. Long weekends and holidays were often followed\nby increased viral signals, and the implementation of lockdowns quickly\ndecreased the case numbers. In spite of online teaching and restricted\naccess to campus, the university represented a microcosm of the city\nand mirrored the same trends. Results indicated that the centrifugation\nconcentration method was more sensitive for wastewater with high solids\ncontent and that the ultrafiltration concentration method was more\nsensitive for wastewater with low solids content. Wastewater characteristics\ncollected from the buildings and the campus sewer were different.\nStatistical analysis was performed to manifest the observations. Overall,\nwastewater surveillance provided actionable information and was also\nable to bring high-risk factors and events to the attention of decision-makers,\nenabling timely corrective measures.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».