Norovirus trends in British Columbia from 2021 to 2022: the relationship between wastewater surveillance and clinical outbreak data during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Norovirus causes frequent global outbreaks and significant financial and operational burdens on healthcare systems. Albeit, norovirus is a non-notifiable disease in many jurisdictions. Surveillance is focused on community outbreaks rather than routine monitoring, making assessment of community transmission difficult. Wastewater based epidemiology (WBE) can identify disease surges and confirm circulation of new variants of SARS-CoV-2, and could be applied to norovirus. This study sought to identify appropriate normalization techniques for norovirus in wastewater, evaluate the relationship between wastewater and outbreak data, and assess norovirus trends in 2021 and 2022 in British Columbia, Canada. A total of 1093 influent wastewater samples, from five municipal wastewater plants, were collected between January 2021 and November 2022. Samples were tested using qRT-PCR for norovirus genogroups I and II. Clinical outbreak data from 2021 to 2022 were significantly correlated to normalized norovirus levels in wastewater. During the first six months of 2022, the number of norovirus outbreaks and the concentrations of norovirus in wastewater were significantly higher than the same timeframe in 2021 (p = 0.016 and p < 0.0001 respectively). Easing COVID-19 countermeasures in 2022 may explain higher norovirus levels and outbreaks that year. WBE is useful for monitoring norovirus within the community and addresses gaps in clinical disease reporting.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».