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Enregistrement W4403176524 · doi:10.1016/j.ijheh.2024.114477

Sewer transport conditions and their role in the decay of endogenous SARS-CoV-2 and pepper mild mottle virus from source to collection

2024· article· en· W4403176524 sur OpenAlexaff
Élisabeth Mercier, Patrick M. D’Aoust, Walaa Eid, Nada Hegazy, Pervez Kabir, Shen Wan, Lakshmi Pisharody, Elizabeth Renouf, Sean Stephenson, Tyson E. Graber, Alex MacKenzie, Robert Delatolla

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Hygiene and Environmental Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSARS-CoV-2 detection and testing
Établissements canadiensChildren's Hospital of Eastern OntarioUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSevere acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2)MottlePepperVirologyCoronavirus disease 2019 (COVID-19)2019-20 coronavirus outbreakEndogenyVirusBiologyPlant virusMedicineFood scienceBiochemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study presents a comprehensive analysis of the decay patterns of endogenous SARS-CoV-2 and Pepper mild mottle virus (PMMoV) within wastewaters spiked with stool from infected patients expressing COVID-19 symptoms, and hence explores the decay of endogenous SARS-CoV-2 and PMMoV targets in wastewaters from source to collection of the sample. Stool samples from infected patients were used as endogenous viral material to more accurately mirror real-world decay processes compared to more traditionally used lab-propagated spike-ins. As such, this study includes data on early decay stages of endogenous viral targets in wastewaters that are typically overlooked when performing decay studies on wastewaters harvested from wastewater treatment plants that contain already-degraded endogenous material. The two distinct sewer transport conditions of dynamic suspended sewer transport and bed and near-bed sewer transport were simulated in this study at temperatures of 4 °C, 12 °C and 20 °C to elucidate decay under these two dominant transport conditions within wastewater infrastructure. The dynamic suspended sewer transport was simulated over 35 h, representing typical flow conditions, whereas bed and near-bed transport extended to 60 days to reflect the prolonged settling of solids in sewer systems during reduced flow periods. In dynamic suspended sewer transport, no decay was observed for SARS-CoV-2, PMMoV, or total RNA over the 35-h period, and temperature ranging from 4 °C to 20 °C had no noticeable effect. Conversely, experiments simulating bed and near-bed transport conditions revealed significant decreases in SARS-CoV-2 and total RNA concentrations by day 2, and PMMoV concentrations by day 3. Only PMMoV exhibited a clear trend of increasing decay constant with higher temperatures, suggesting that while temperature influences decay dynamics, its impact may be less significant than previously assumed, particularly for endogenous RNA that is bound to dissolved organic matter in wastewater. First order decay models were inadequate for accurately fitting decay curves of SARS-CoV-2, PMMoV, and total RNA in bed and near-bed transport conditions. F-tests confirmed the superior fit of the two-phase decay model compared to first order decay models across temperatures of 4 °C-20 °C. Finally, and most importantly, total RNA normalization emerged as an appropriate approach for correcting the time decay of SARS-CoV-2 exposed to bed and near-bed transport conditions. These findings highlight the importance of considering decay from the point of entry in the sewers, sewer transport conditions, and normalization strategies when assessing and modelling the impact of viral decay rates in wastewater systems. This study also emphasizes the need for ongoing research into the diverse and multifaceted factors that influence these decay rates, which is crucial for accurate public health monitoring and response strategies.

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)0,000
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 enseignants0,172
Score d'incertitude au seuil0,227

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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