An exploration of the relationship between wastewater viral signals and COVID-19 hospitalizations in Ottawa, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Monitoring of viral signal in wastewater is considered a useful tool for monitoring the burden of COVID-19, especially during times of limited availability in testing. Studies have shown that COVID-19 hospitalizations are highly correlated with wastewater viral signals and the increases in wastewater viral signals can provide an early warning for increasing hospital admissions. The association is likely nonlinear and time-varying. This project employs a distributed lag nonlinear model (DLNM) (Gasparrini et al., 2010) to study the nonlinear exposure-response delayed association of the COVID-19 hospitalizations and SARS-CoV-2 wastewater viral signals using relevant data from Ottawa, Canada. We consider up to a 15-day time lag from the average of SARS-CoV N1 and N2 gene concentrations to COVID-19 hospitalizations. The expected reduction in hospitalization is adjusted for vaccination efforts. A correlation analysis of the data verifies that COVID-19 hospitalizations are highly correlated with wastewater viral signals with a time-varying relationship. Our DLNM based analysis yields a reasonable estimate of COVID-19 hospitalizations and enhances our understanding of the association of COVID-19 hospitalizations with wastewater viral signals.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».