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Enregistrement W4407070290 · doi:10.1021/acs.estlett.4c00945

Detection of Measles Virus Genotype A in a Non-Endemic Wastewater Setting: Insights from Measles Wastewater and Environmental Monitoring in Canada’s Capital Region

2025· article· en· W4407070290 sur OpenAlexafffundabout
Emma Tomalty, Élisabeth Mercier, Lakshmi Pisharody, Tram Nguyen, Tian Xin, Md Pervez Kabir, Felix Gyawu Addo, Nada Hegazy, Elizabeth Renouf, Dara Spatz Friedman, Shen Wan, Robert Delatolla

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science & Technology Letters · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueVirology and Viral Diseases
Établissements canadiensOttawa Public HealthUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesInstitute of Population and Public HealthCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésWastewaterMeasles virusMeaslesGenotypeVirologyEnvironmental healthGeographyBiologyEnvironmental scienceMedicineEnvironmental engineeringGeneVaccination

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The recent global resurgence of measles in 2023-2024, despite vaccine preventability, underscores a critical public health issue, largely due to reduced vaccination coverage during the SARS-CoV-2 pandemic. In response, Ottawa Public Health intensified vaccination efforts in 2023 and 2024. Additionally, a research initiative began in April 2024 to monitor Ottawa wastewater for measles virus (MeV) using established wastewater and environmental surveillance (WES) protocols. Unexpected positive MeV detections through RT-qPCR in Ottawa wastewater-despite no active regional cases-prompted genotypic and retrospective analyses of archived RNA samples dating back to 2020. The genotypic analysis identified positive detection to belong to genotype A, the progenitor strain of the viral vaccines, marking the first report of MeV vaccine RNA in a large catchment area. Linear regression analysis revealed detections aligned with intensified vaccination efforts by Ottawa Public Health. These findings emphasize the importance of integrating genotypic analysis into WES practices to mitigate possible confounding factors, such as vaccine shedding into wastewater. Additionally, this research highlights potential public health applications using MeV WES as a complementary tool. Implementing the findings of this study for MeV WES, and for other re-emerging viruses, could improve public health response and resource allocation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,115

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0020,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,188 · 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
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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