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Enregistrement W4395052677 · doi:10.1055/s-0044-1781837

WBEready – Wastewater-based epidemiology and preparedness: research needs for an adaptive monitoring in the Public Health Service

2024· article· en· W4395052677 sur OpenAlexaff
Felix Weber, Jens Schoth, Peter Jagemann, Tobias S. Schmidt, Marek Widera, Alexander Wilhelm, Folker Meyer, Ricarda Maria Schmithausen, Ivana Kraiselburd, Susanne Moebus, Dennis Schmiege, Thomas Wintgens, Volker Linnemann, Jeffrey Wolber

Notice bibliographique

RevueDas Gesundheitswesen · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueZoonotic diseases and public health
Établissements canadiensArtificial Intelligence in Medicine (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPreparednessEpidemiologyPublic healthService (business)Computer scienceEnvironmental healthBusinessKnowledge managementMedicineNursingPolitical scienceMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wastewater-based epidemiology (WBE) was able to provide early indicators of an infectious event during the COVID-19 pandemic in Germany, complementing individual testing for outbreak detection. WBE also enables regional surveillance and can assist public health systems (PHS) in evaluating the effectiveness of infectious disease control measures. The German Federal Ministry of Health (BMG) sees great benefit for the PHS in further development of WBE, even beyond COVID- 19. However, in order to bring the full potential of WBE into broad application, new analytical, technical, epidemiological, and institutional research questions need to be addressed. The overall objective of the project WBEready applied for herewith is the scientific extension of a roadmap for the development of a future-oriented WBE with adaptive monitoring capacities in the PHS. To this end, the current screening in the AMELAG (Wastewater monitoring for epidemiological situation surveillance) project is to be expanded to include numerous other pathogens in addition to SARS-CoV-2, including circulating and emerging human pathogenic viruses as well as antimicrobial resistances, and the foundations are to be laid by answering open research questions in order to prepare for new requirements in the PHS in a targeted and cost-efficient manner (preparedness). Central questions are if new target parameters are suitable for the WBE set-up, which requirements are epidemiologically necessary and how WBE can support the institutional work of the PHS. In order to address the relevant research questions, the association area of Emschergenossenschaft and Lippeverband with focus on the Ruhr area will be investigated as a real laboratory with regard to the usable wastewater infrastructure (agglomerations, sewer networks, hospitals, wastewater treatment plants of different size classes) under consideration of socio-economic parameters. The interdisciplinary WBEready consortium has the expertise, experience and networking to answer these research questions. Already in the first pandemic wave in April 2020, sampling for SARS-CoV-2 wastewater monitoring was carried out, the first publication in the Coronapandemic in Germany was published, own laboratory capacities were built up, and with the BMBF research project COVIDready and further projects in the Emscher-Lippe region, a close cooperation with the actors at the municipal, state and federal level essential for a deployment of WBE was established. Publication History Article published online: 10 April 2024 © 2024. Thieme. All rights reserved. Georg Thieme Verlag Rüdigerstraße 14, 70469 Stuttgart, Germany

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,024
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,026
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,129

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0240,026
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0020,003
Communication savante0,0100,010
Science ouverte0,0030,006
Intégrité de la recherche0,0040,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,003

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.

Tête enseignante Opus0,402
Tête enseignante GPT0,512
Écart entre enseignants0,110 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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