Emergence and Spread of SARS-CoV-2 Variants of Concern in Canada: a Retrospective Analysis from Clinical and Wastewater Data
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The spread of SARS-CoV-2 has been studied at unprecedented levels worldwide. In jurisdictions where molecular analysis was performed on large scales, the emergence and competition of numerous SARS-CoV-2 lineages has been observed in near real-time. Lineage identification, traditionally performed from clinical samples, can also be determined by sampling wastewater from sewersheds serving populations of interest. Of particular interest are variants of concern (VOCs), SARS-CoV-2 lineages that are associated with increased transmissibility and/or severity. Here, we consider clinical and wastewater data sources to retrospectively assess the emergence and spread of different VOCs in Canada. We show that, overall, wastewater-based VOC identification provides similar in-sights to the surveillance based on clinical samples. Based on clinical data, we observed a synchrony in VOC introduction as well as similar emergence speeds across most Canadian provinces despite the large geographical size of the country and differences in provincial public health measures. In particular, it took approximately four months for VOC Alpha and Delta to contribute to half of the incidence, whereas VOC Omicron achieved the same contribution in less than one month. By quantifying the timing and rapidity of SARS-CoV-2 VOCs invasion in Canada, this study provides important benchmarks to support preparedness for future VOCs, and to some extent, for future pandemics caused by other pathogens.
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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 | 0,001 |
| 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 ».