Wastewater surveillance for earlier detection of seniors congregate living COVID-19 outbreaks in Peterborough, Ontario
Notice bibliographique
Résumé
The coronavirus disease 2019 (COVID-19) pandemic has disproportionately affected seniors living in congregate living settings. The evolving surveillance context has led to novel use of wastewater surveillance to monitor levels of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) in these settings. This study presents a pilot of upstream congregate living wastewater surveillance of SARS-CoV-2 for the detection of COVID-19 outbreaks and the effects of early public health interventions. We monitored localized wastewater SARS-CoV-2 levels from four congregate living settings March 15, 2021 to October 1, 2022 and correlated these levels with suspected and confirmed COVID-19 outbreaks determined by other methods. We identified five wastewater signals that correlated with confirmed outbreaks and three wastewater signals that did not correlate with subsequent outbreaks. In the five confirmed outbreaks, the wastewater signal was detected 2-10 days (median, five days) prior to confirmation of the outbreak by case testing. This pilot demonstrates upstream sampling for SARS-CoV-2 in wastewater may effectively detect outbreaks prior to their detection through symptomatic case testing and could support a balanced approach to outbreak response in congregate living settings, leading to increased wellbeing of these residents.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».