A comparison of sampling and testing approaches for the surveillance of SARS-CoV-2 in farmed American mink
Notice bibliographique
Résumé
Surveillance for SARS-CoV-2 in American mink ( Neovison vison) is a global priority because outbreaks on mink farms have potential consequences for animal and public health. Surveillance programs often focus on screening natural mortalities; however, significant knowledge gaps remain regarding sampling and testing approaches. Using 76 mink from 3 naturally infected farms in British Columbia, Canada, we compared the performance of 2 reverse-transcription real-time PCR (RT-rtPCR) targets (the envelope [ E] and RNA-dependent RNA polymerase [ RdRp] genes) as well as serology. We also compared RT-rtPCR and sequencing results from nasopharyngeal, oropharyngeal, skin, and rectal swabs, as well as nasopharyngeal samples collected using swabs and interdental brushes. We found that infected mink were generally RT-rtPCR–positive on all samples; however, Ct values differed significantly among sample types (nasopharyngeal < oropharyngeal < skin < rectal). There was no difference in the results of nasopharyngeal samples collected using swabs or interdental brushes. For most mink (89.4%), qualitative (i.e., positive vs. negative) serology and RT-rtPCR results were concordant. However, mink were positive on RT-rtPCR and negative on serology and vice versa, and there was no significant correlation between Ct values on RT-rtPCR and percent inhibition on serology. Both the E and RdRp targets were detectable in all sample types, albeit with a small difference in Ct values. Although SARS-CoV-2 RNA can be detected in multiple sample types, passive surveillance programs in mink should focus on multiple target RT-rtPCR testing of nasopharyngeal samples in combination with serology.
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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 | 0,008 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».