Towards efficient and targeted sampling of primary respiratory diseases from wastewater in congregate settings for seniors: Empowering high-risk demographics with prospective health threat data
Notice bibliographique
Résumé
Respiratory disease outbreaks with overlapping symptomology in long-term care and congregate living facilities can have disproportionately negative impacts on the health and well-being of residents. Wastewater surveillance of SARS-CoV-2 demonstrated efficacy as an early outbreak warning for congregate facilities allowing for the implementation of effective non-pharmaceutical interventions. Assays that concomitantly target multiple respiratory pathogens exist for clinical diagnosis; however, challenges remain in the implementation of similar multi-pathogen surveillance from wastewater in terms of specificity, sensitivity and connections to clinical data. Herein, RT-qPCR multiplex assays were developed, combining detection of SARS-CoV-2, influenza and respiratory syncytial virus (RSV) into a single assay, reducing time and cost per sample. Data were analyzed in context of single pathogen detection sensitivity and known outbreaks at 1 long-term care facility, 4 retirement homes and 1 community site in Peterborough, ON, Canada. Analyses focused on 8 outbreak periods (SARS-CoV-2 (6); influenza (1); RSV (1)), 2 suspected influenza outbreaks, and parallel respiratory outbreaks. Wastewater signals for pathogens correlated with reported outbreak periods at facilities, while relative sensitivity was reduced, multiplex assay results had comparable signal trends to that of single pathogen assays. Among SARS-CoV-2 outbreaks, wastewater signals were detected ∼ 3-4 days prior to outbreaks. For influenza and RSV outbreaks, consistent wastewater signals were detected 3 and 12 days prior, respectively. A multiplexed assay approach allowed for identification of parallel respiratory pathogen outbreaks with overlapping symptomology. These findings support wastewater surveillance and efficiencies of multiplexing respiratory virus detection without losing signal detection for ongoing reduced-cost monitoring programs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».