Wastewater Surveillance for Seasonal Influenza Epidemics: Strategies and Considerations for Small Public Health Units
Notice bibliographique
Résumé
To reduce the amount of testing and cost necessary to generate representative wastewater surveillance of influenza A virus (IAV) data for small public health units (PHU) in large geographic areas with small and dispersed municipalities, we compared the wastewater (WW) viral activity level (VAL) metric, developed by the United States Centers of Disease Control and Prevention (CDC) to the raw data and viral load to better interpret the relationship between WW signal and weekly number of positive clinical cases. We assessed two small PHUs in Ontario, Canada, and with just 21–27% coverage of the PHUs’ populations, WW surveillance for IAV viral RNA, viral load, and raw WW signals was able to obtain strong positive Kendall’s τ correlations with PHUs’ IAV clinical cases, showing (0.59–0.85) and (0.77–0.93), respectively. The VAL also helped identify towns with higher-than-expected levels of IAV. Measurement of other WW parameters and assessment of sewer infrastructure provided explanations for the differences observed between each WW treatment plant and its respective PHU. Overall, we demonstrated that minimal sampling within a small PHU, supported by careful consideration of sewer infrastructure and the location of WW treatment plants, can provide an accurate, efficient, and cost-effective approach for IAV surveillance.
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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 | 0,009 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».