在大学校园内实施一种自适应的,双层的SARS-CoV-2废水监测计划,使用被动采样
Blake R Haskell1, Hadi A Dhiyebi1, Nivetha Srikanthan1
1Department of Biology, University of Waterloo, 200 University Ave W, Waterloo, ON N2L 3G1, Canada.
The Science of the total environment
|December 1, 2023
概括
废水的被动采样有效地追踪了大学校园内的SARS-CoV-2 (严重急性呼吸系统综合征冠状病毒2). 这种方法确定了病例,包括症状前的个体,指导公共卫生行动.
科学领域:
- 环境微生物学环境微生物学
- 公共卫生监督是对公共卫生的监督.
- 分子诊断学 分子诊断学
背景情况:
- 基于建筑层次的废水监测 (WBS) 对于有针对性的传染病监测至关重要.
- 被动采样为WBS提供了一种潜在的有效方法.
研究的目的:
- 为了评估宿舍废水中的SARS-CoV-2监测,用棉进行被动采样.
- 评估WBS对机构级公共卫生决策的有用性.
主要方法:
- 在大学校园开发了一个双层,基于触发的WBS程序.
- 量化了使用RT-qPCR的SARS-CoV-2 (N1和N2目标) 和胡温和斑点病毒 (PMMoV).
- 在两个不同的监测期间分析了500多个废水样本.
主要成果:
- 阶层系统成功地在病毒负担较低的时期隔离了个别SARS-CoV-2病例.
- 在高传播 (Omicron变种) 期间,监测转向趋势监测.
- 通过被动抽样检测到几乎所有临床病例,并确定了一个症状前的个体.
- 在校园中SARS-CoV-2的传播反映了更广泛的社区趋势.
结论:
- 被动抽样是半定量WBS的有效工具,追踪时间趋势.
- 卫生健康体系可以指导机构层面的有针对性的公共卫生决策.
- 这种方法支持高效的资源使用和监控计划中的快速报告.


