MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4396670792 · doi:10.1371/journal.pone.0302000

Detection of thermotolerant coliforms and SARS-CoV-2 RNA in sewage and recreational waters in the Ecuadorian coast: A call for improving water quality regulation

2024· article· en· W4396670792 sur OpenAlexafffund
Maritza Cárdenas-Calle, Leandro Patiño, Beatriz Pernía, Roberto Erazo, Carlos L. Sosa Muñoz, Magaly Valencia-Avellan, Mariana Lozada, Mary Regato-Arrata, Miguel Ángel Rodríguez Barrera, Segundo Aquino, Stefania Fuentes, Francisco Javier Duque, Luis Velázquez-Araque, Bertha Carpio, Carlos Méndez-Roman, Carlos I. Calle, Guillermo Cárdenas, David Guizado-Herrera, Clara Lucía Tello, Verónica Bravo-Basantes, Jhannelle Francis, Miguel Uyaguari

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 detection and testing
Établissements canadiensUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaFP7 International CooperationDeutsche Gesellschaft für Internationale Zusammenarbeit
Mots-clésBaySewageFecal coliformEstuaryWater qualityOutbreakBiologyWastewaterColiform bacteriaEffluentIndicator organismIndicator bacteriaVeterinary medicineDry seasonEnvironmental scienceFisheryEcologyBacteriaMicrobiologyGeographyEnvironmental engineeringVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wastewater surveillance represents an alternative approach to regulating contamination and the early detection of infectious agents and outbreaks of diseases of public health importance. This study evaluated domestic wastewater effects on recreational waters in estuarine and seawater bodies in Guayas and Santa Elena provinces in Ecuador, South America. Fecal indicator bacteria (thermotolerant coliforms) served as key indicators for evaluation. Physical, chemical, and microbiological quality markers following the Ecuadorian environmental quality standard and the discharge of effluents to the water resource were analyzed. Samples were collected from 44 coastal sites and 2 oxidation lagoons during the dry and rainy seasons of 2020 and 2021, respectively. SARS-CoV-2 RNA was detected in samples with higher E. coli concentrations using reverse transcription quantitative PCR to detect the genes N and ORF1ab. All samples analyzed for SARS-CoV-2 showed Ct ˂ 40 for at least one gene. Four samples showed at least 20 genome copies of gene N per reaction. These were at an artisanal fishing port, an estuarine area (Palmar), a recreational bay, and an oxidation lagoon. A moderate correlation was found between SARS-CoV-2 RNA, thermotolerant coliform and E. coli (p-value ≤ 0.0037), and a strong and positive correlation between thermotolerant coliform and E. coli. (p-value ≤ 0.00001), highlighting the utility of these established parameters as a proxy of the virus. Significant differences were found in the concentrations of thermotolerant coliforms between seasons (p-value = 0.016) and sites (p-value = 0.005). The highest levels of coliforms were found in the dry season (63000 MPN/100 mL) in Anconcito and during the rainy season (14000 MPN/100 mL) at Esterillo in Playas County. It is recommended that the decentralized autonomous governments of the surveyed provinces in Ecuador implement urgent corrective actions and establish medium-term mechanisms to minimize a potential contamination route. Additional parameters must be included in the monitoring, such as Enterococcus and intestinal parasites, due to their public health implications. In the oxidation lagoons, maintenance actions must be carried out, including the dissolution of sediments, an increase in water retention times, and in situ treatment of the sludge, to improve the system's performance.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,219

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,074
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,223 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePLoS ONEMême sujetSARS-CoV-2 detection and testingTravaux en français237 207