Integrated environmental and clinical surveillance for the prevention of acute respiratory infections in closed settings and vulnerable communities: school, prison and nursing home (Stell-ARI Project)
Notice bibliographique
Résumé
WBE is by now well known as a valuable tool to monitor the viral circulation in a community, to track emerging \nviruses/variants, to give early warning for the onset outbreaks. \nBut, to be really representative, WBE needs good quality data, coming from validated and standardized \ntechniques, identification of biases, correction and normalization of data. Many studies have analyzed the \ncorrelations between WBE for SARS-CoV2 and clinical data for COVID, finding variable results, depending on \nuncertainties, coming from both kinds of surveillance (1). \nThe lesson learned from COVID during the pandemic emergency can today be transferred to the surveillance \nfor the COVID itself, considering its present endemicity, as well as for other already endemic pathogens. \nNevertheless, to this aim several conditions must be satisfied, e.g. the pathogen elimination through feces, the \navailability of reliable detection methods, the persistence along the sewerage network, the relations with cases. \nIn order to explore the possibility of applying WBE to other pathogens we analyzed sewages collected for the \nSARI Italian Surveillance (2), also for Human Adenovirus (HAdV), Norovirus Genogroup II (NoVGGII), Non Polio \nEnterovirus (NPEV), Influenza virus (IV) and Respiratory Syncitial Virus (RSV), besides SARS-CoV2. Samples were \ntaken from 4 different Wastewater Treatment Plants (WWTPs), in the North of Tuscany (Italy), during a 12 \nmonths period and analyzed with the same methods applied for the SARI project.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».