Wastewater Surveillance for SARS-CoV-2 RNA in Canada
Notice bibliographique
Résumé
Wastewater surveillance for SARS-CoV-2 RNA is a relatively recent adaptation of long-standing wastewater surveillance for infectious and other harmful agents. Individuals infected with COVID-19 were found to shed SARS-CoV-2 in their faeces. Researchers around the world confirmed that SARS-CoV-2 RNA fragments could be detected and quantified in community wastewater. Canadian academic researchers, largely as volunteer initiatives, reported proof-of-concept by April 2020. National collaboration was initially facilitated by the Canadian Water Network. Many public health officials were initially skeptical about actionable information being provided by wastewater surveillance even though experience has shown that public health surveillance for a pandemic has no single, perfect approach. Rather, different approaches provide different insights, each with its own strengths and limitations. Public health science must triangulate among different forms of evidence to maximize understanding of what is happening or may be expected. Well-conceived, resourced, and implemented wastewater-based platforms can provide a cost-effective approach to support other conventional lines of evidence. Sustaining wastewater monitoring platforms for future surveillance of other disease targets and health states is a challenge. Canada can benefit from taking lessons learned from the COVID-19 pandemic to develop forward-looking interpretive frameworks and capacity to implement, adapt, and expand such public health surveillance capabilities.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| 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 | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».