Addressing gaps in community-level antimicrobial resistance monitoring through wastewater surveillance
Notice bibliographique
Résumé
Antimicrobial resistance (AMR) is an escalating global health crisis, yet existing monitoring systems inadequately track AMR at the community level. Wastewater surveillance (WS) offers a practical solution by providing a scalable, non-invasive approach to monitor community-level AMR. This thesis contributes to the development of a national WS program in Canada, enhancing our capacity to detect and manage AMR. Central to this work was the advancement and validation of a wastewater-specific quantitative metagenomic (wqMeta) workflow, designed to enrich and quantify thousands of AMR gene families in diverse wastewater samples. A DNA extraction method was optimized, comparing two extraction kits—PowerMicrobiome (PMB) and MagNA Pure 96 (MP96). Processing 100 mL of wastewater with the PMB kit consistently yielded higher DNA concentrations and quality, enabling more effective downstream analyses. The wqMeta workflow, which normalized data by both total bacterial load and wastewater flow rates, outperformed the published qMeta method, which relied solely on bacterial load. The wqMeta approach closely mirrored quantitative PCR (qPCR) in its ability to quantify absolute AMR gene abundances, demonstrating superior accuracy and scalability. A nine-week pilot study across six wastewater treatment plants (WWTPs) in urban, rural, and remote communities in central Canada validated the workflow. Results revealed stable AMR concentrations over time, with significant spatial differences: urban sites exhibited higher AMR levels and gene diversity compared to remote sites, highlighting the influence of population density on AMR dissemination. This study underscores the potential of WS to bridge critical gaps in AMR monitoring and offers actionable insights for public health interventions. The findings demonstrate that WS, supported by advanced methodologies such as wqMeta, can provide real-time, population-wide AMR data. Implementing a national WS program would strengthen Canada’s ability to detect and respond to AMR trends, guiding evidence-based policy decisions to mitigate the growing threat of AMR.
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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 | 0,021 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| 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 ».