针对SARS-CoV-2的废水监测的四种模型补充了监狱环境中的个人查
Shanika S Kennedy1, Lindsay B Saber1, Victoria M Brown1
1Shanika S. Kennedy, Lindsay B. Saber, Victoria M. Brown, Rachel A. Boehm, Amadin A. Olotu, Jeffery Osei, Jacob A. Pluznik, Ebrima Sidibeh, Victoria L. Phillips, and Anne C. Spaulding are with the Rollins School of Public Health, Emory University, Atlanta, GA. Lindsey R. Riback and Matthew J. Akiyama are with the Albert Einstein College of Medicine, New York, NY. Beth Jordan is with the DC Department of Corrections, Washington, DC. Eleni O'Donovan is with Unity Healthcare, Washington, DC. Anilkumar Mangla and Christine Nzokou are with the DC Department of Health, Washington, DC. Tracey L. Elam is with the Fulton County Sheriff's Office, Atlanta, GA. Jane Gubser, Steven Wilensky, and Chad J. Zawitz are with the Cook County Department of Corrections, Chicago, IL. Peter J. Koutoujian and Kashif A. Siddiqi are with the Middlesex Sheriff's Office, Billerica, MA. Alysse G. Wurcel is with Tufts Medicine, Boston, MA.
基于废水的监测 (WBS) 有效地检测到各种大小和设计的监狱中的SARS-CoV-2疫情. 这种方法提供了一个有价值的公共卫生模型,用于未来在医院环境中监测传染病.
科学领域:
- 公共卫生 公共卫生
- 流行病学 流行病学
- 环境科学 环境科学
背景情况:
- 基于废水的监测 (WBS) 已成为监测社区传染病的关键工具.
- 由于人口密度和建筑变化,监狱对疾病监测提出了独特的挑战.
研究的目的:
- 详述四种不同的模型,用于在不同大小和设计的监狱中实施SARS-CoV-2的WBS.
- 评估WBS在监狱环境中的有效性和挑战.
主要方法:
- 描述了WBS在四个监狱的运行情况:库克县 (IL),富尔顿县 (GA),米德尔塞克斯县 (MA) 和华盛顿特区.
- 2020年至2023年间收集的数据,包括平均每日人口从875到6000的监狱.
- 考虑了各种各样的建筑设计,包括宿舍和基于细胞的住房.
主要成果:
- 在以前未受影响的监狱单元中,WBS成功识别了新的SARS-CoV-2感染.
- 实施的挑战包括政治意愿,资金,理解建设基础设施和数据解释.
- 阳性WBS信号准确地预示了新的感染发作.
结论:
- 基于废水的监测是检测不同规模和建筑类型的监狱中SARS-CoV-2疫情的有效策略.
- 对于未来的公共卫生威胁,WBS可以作为监狱设施中基于人口的监视的可行模型.
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