Wastewater Surveillance to Confirm Differences in Influenza A Infection between Michigan, USA, and Ontario, Canada, September 2022–March 2023
Notice bibliographique
Résumé
RESEARCHT he SARS-CoV-2 pandemic reasserted the impor- tance of epidemic preparedness and surveillance systems for infectious diseases (1).Informed responses to public health challenges require that data be available to decision-makers in a timely manner for early interventions (1).However, traditional clinical based measures of disease incidence have limited use in providing early warnings.Relying on influenzalike illness data is problematic because of difficulty distinguishing between infections ascribed to influenza A virus (IAV), influenza B virus, SARS-CoV-2, or respiratory syncytial virus (2).Virologic surveillance enables respiratory illness to be classified on the basis of etiologic agent.However, results are often slow, and interpretation must account for factors such as test-seeking behavior, accessibility of healthcare services, severity of infection, diagnostic practices of healthcare providers, and hospital protocols.In addition, laboratory capacity may be exceeded, and testing is expensive (3,4).Wastewater surveillance (WS) is shown to be a practical approach for disease surveillance at various spatial scales, offering effectiveness and economic advantage (5,6).WS for SARS-CoV-2 relies on quantifying viral RNA shed in feces and has substantially increased in use since its implementation to track infections during the COVID-19 pandemic.Studies have found the concentration of SARS-CoV-2 RNA in municipal sewage covaries with the levels of disease circulating within the community served and can predict trends in clinical cases and hospitalizations (7,8).In addition, WS has the potential to be rapid; sample Wastewater Surveillance to Confirm Differences in Influenza AInfection between Michigan, USA, and Ontario, Canada,
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 tête enseignante, 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 ».