Wastewater Monitoring During the COVID-19 Pandemic in the Veneto Region, Italy: Longitudinal Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: As the COVID-19 pandemic has affected populations around the world, there has been substantial interest in wastewater-based epidemiology (WBE) as a tool to monitor the spread of SARS-CoV-2. This study investigates the use of WBE to anticipate COVID-19 trends by analyzing the correlation between viral RNA concentrations in wastewater and reported COVID-19 cases in the Veneto region of Italy. Objective: We aimed to evaluate the effectiveness of the cumulative sum (CUSUM) control chart method in detecting changes in SARS-CoV-2 concentrations in wastewater and its potential as an early warning system for COVID-19 outbreaks. Additionally, we aimed to validate these findings over different time periods to ensure robustness. Methods: This study analyzed the temporal correlation between SARS-CoV-2 RNA concentrations in wastewater and COVID-19 clinical outcomes, including confirmed cases, hospitalizations, and intensive care unit (ICU) admissions, from October 2021 to August 2022 in the Veneto region, Italy. Wastewater samples were collected weekly from 10 wastewater treatment plants and analyzed using a reverse transcription-quantitative polymerase chain reaction. The CUSUM method was used to detect significant shifts in the data, with an initial analysis conducted from October 2021 to February 2022, followed by validation in a second period from February 2022 to August 2022. Results: The study found that peaks in SARS-CoV-2 RNA concentrations in wastewater consistently preceded peaks in reported COVID-19 cases by 5.2 days. Hospitalizations followed with a delay of 4.25 days, while ICU admissions exhibited a lead time of approximately 6 days. Notably, certain health care districts exhibited stronger correlations, with notable values in wastewater anticipating ICU admissions by an average of 13.5 and 9.5 days in 2 specific districts. The CUSUM charts effectively identified early changes in viral load, indicating potential outbreaks before clinical cases increased. Validation during the second period confirmed the consistency of these findings, reinforcing the robustness of the CUSUM method in this context. Conclusions: WBE, combined with the CUSUM method, offers valuable insight into the level of COVID-19 outbreaks in a community, including asymptomatic cases, thus acting as a precious early warning tool for infectious disease outbreaks with pandemic potential.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 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 ».