Pathogen prioritisation for wastewater surveillance ahead of the Paris 2024 Olympic and Paralympic Games, France
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BackgroundWastewater surveillance is an effective approach to monitor population health, as exemplified by its role throughout the COVID-19 pandemic.AimThis study explores the possibility of extending wastewater surveillance to the Paris 2024 Olympic and Paralympic Games, focusing on identifying priority pathogen targets that are relevant and feasible to monitor in wastewater for these events.MethodsA list of 60 pathogens of interest for general public health surveillance for the Games was compiled. Each pathogen was evaluated against three inclusion criteria: (A) analytical feasibility; (B) relevance, i.e. with regards to the specificities of the event and the characteristics of the pathogen; and (C) added value to inform public health decision-making. Analytical feasibility was assessed through evidence from peer-reviewed publications demonstrating the detectability of pathogens in sewage, refining the initial list to 25 pathogens. Criteria B and C were evaluated via expert opinion using the Delphi method. The panel consisting of some 30 experts proposed five additional pathogens meeting criterion A, totalling 30 pathogens assessed throughout the three-round iterative questionnaire. Pathogens failing to reach 70% group consensus threshold underwent further deliberation by a subgroup of experts.ResultsSix priority targets suitable for wastewater surveillance during the Games were successfully identified: poliovirus, influenza A virus, influenza B virus, mpox virus, SARS-CoV-2 and measles virus.ConclusionThis study introduced a model framework for identifying context-specific wastewater surveillance targets for a mass gathering. Successful implementation of a wastewater surveillance plan for Paris 2024 could incentivise similar monitoring efforts for other mass gatherings globally.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle