Zooming in to the neighborhood level: A year-long wastewater-based epidemiology monitoring campaign for COVID-19 in small intraurban catchments
Notice bibliographique
Résumé
In recent years, wastewater-based epidemiology (WBE) has emerged as a valuable and cost-effective tool for monitoring the prevalence of COVID-19. Large-scale monitoring efforts have been implemented in numerous countries, primarily focusing on sampling at the entrance of wastewater treatment plants (WWTPs) to cover a large population. However, sampling at a finer spatial scale, such as at the neighborhood level (NGBs), pose new challenges, including the absence of composite sampling infrastructure and increased uncertainty due to the dynamics of small catchments. This study aims to investigate the feasibility and accuracy of WBE when deployed at the neighborhood level (sampling in sewers) compared to the city level (sampling at the entrance of a WWTP). To achieve this, we deployed specific WBE sampling stations at the intraurban scale within three NGBs in Barcelona, Spain. The study period covers the 5th and the 6th waves of COVID-19 in Spain, spanning from March 2021 to March 2022, along with the WWTP downstream from the NGBs. The results showed a strong correlation between the dynamics of COVID-19 clinical cases and wastewater SARS-CoV-2 loads at both the NGB and city levels. Notably, during the 5th wave, which was dominated by the Delta SARS-CoV-2 variant, wastewater loads were higher than during the 6th wave (Omicron variant), despite a lower number of clinical cases recorded during the 5th wave. The correlations between wastewater loads and clinical cases at the NGB level were stronger than at the WWTP level. However, the early warning potential varied across neighborhoods and waves, with some cases showing a one-week early warning and others lacking any significant early warning signal. Interestingly, the prevalence of COVID-19 did not exhibit major differences among NGBs with different socioeconomic statuses.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».