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Enregistrement W4401798793 · doi:10.1016/s2666-5247(24)00126-5

Early warning COVID-19 outbreak in long-term care facilities using wastewater surveillance: correlation, prediction, and interaction with clinical and serological statuses

2024· article· en· W4401798793 sur OpenAlexaffabout
Xiaoli Pang, Bonita E. Lee, Tiejun Gao, Rhonda J. Rosychuk, Linnet Immaraj, Judy Qiu, Jiabi Wen, Nathan Zelyas, Krista Howden, Janelle Wallace, Eleanor Risling, Lorie A Little, John Kim, Heidi Wood, Alyssia Robinson, Michael D. Parkins, Casey R. J. Hubert, Kevin J. Frankowski, Steve E. Hrudey, Christopher Sikora

Notice bibliographique

RevueThe Lancet Microbe · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 detection and testing
Établissements canadiensCanadian Bio-Systems (Canada)Alberta Health ServicesProvincial Laboratory of Public HealthUniversity of CalgaryUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOutbreakCoronavirus disease 2019 (COVID-19)SerologyWarning systemTerm (time)2019-20 coronavirus outbreakSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)Environmental healthMedicineVirologyComputer scienceImmunologyInternal medicineAntibodyInfectious disease (medical specialty)Telecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The unprecedented COVID-19 pandemic has highlighted the strategic value of wastewater-based surveillance (WBS) of SARS-CoV-2. This multisite 28-month-long study focused on WBS for older residents in 12 long-term care facilities (LTCFs) in Edmonton (AB, Canada) by assessing relationships between COVID-19, WBS, and serostatus during the pandemic. METHODS: Wastewater samples collected two to three times per week were tested for SARS-CoV-2 using RT-quantitative PCR. The serostatus of antibodies was examined using immunoassays. The data of clinical COVID-19 outbreaks based on extensive testing were obtained from local public health officials. Analyses included calculating correlations between 7-day rolling averages for WBS and COVID-19 cases and investigating whether WBS led or lagged confirmed outbreaks using a multinomial test. FINDINGS: Wastewater results correlated well with clinical COVID-19 infections and outbreaks at participating LTCFs. 1058 (36·0%) of 2936 collected wastewater samples were SARS-CoV-2 positive, compared with 1247 people (resident n=671, staff n=572, and unknown n=4) reporting positive test results of 21 673 clinical samples assessed (5·8%). WBS led clinical testing in 32 (60·4%) confirmed outbreaks, which was significantly different from WBS lagged (12 outbreaks [22·6%, 95% CI 11·3-33·7]). Non-detection of WBS SARS-CoV-2 served as a negative predictor for outbreaks. WBS results attested protective immunity in vaccinated individuals before the omicron wave. A parallel increase in the proportions of positive WBS SARS-CoV-2 and anti-nucleocapsid antibodies underlined that omicron was an immunity-evading variant despite high seropositivity of neutralising antibodies after multiple doses of vaccine. INTERPRETATION: Implementation of WBS could enable targeted clinical investigations and improve cost-effectiveness of COVID-19 outbreak management in LTCFs. WBS and serostatus provided informed dynamic changes of infections and immunity. Critical evidence was that LTCF WBS is an effective early warning system to support rapid public health outbreak management and protect vulnerable older populations. FUNDING: Canadian Immunity Task Force for COVID-19 and Alberta Health.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,012
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,031

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,012
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,359
Écart entre enseignants0,284 · 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'étudeObservationnel
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

Citations11
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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