介绍

估计个人在冠状病毒感染暴发的难以察觉的分数是最重要的在监测疫情进展和评估干预旨在缓慢传播。由于缺乏重复代表COVID-19测试随着时间的推移,研究人员试图推断SARS-CoV-2感染发病率从可观察到的滞后指标包括临床诊断病例,住院和死亡1,2,3,4,5。这些指标呈现一种扭曲的观点流行由于时间变化的利率和报道COVID-19测试、住院和治疗政策的变化,并从COVID-19低估的死亡。

认识到这些困难,我们开始每天抽样在污水处理厂(WWTP)提供一个中型我们市的目标获得代表的估计难以察觉的SARS-CoV-2感染的发生率。我们之前报道每天SARS-CoV-2 RNA浓度在这个社区的污水在2020年3月流行浪潮,跟着流行病曲线表明,RNA浓度,同时提供早期流行的信号比观察病例或住院治疗6。通过一个数学流行病模型,我们估计相关的生育数量R0感染的发病率和累积在这个相同的社区7。

建筑在这以前的工作,这份报告的目的是开发和演示一个简单的模型,直接尺度测量RNA浓度的污水污泥难以察觉的分数的人口感染SARS-CoV-2。感染的发病率从一开始就确定大流行在康涅狄格州,美国(2020年3月19日)至5月22日,2021年,结果相比,三个独立开发的估计是基于可观测的情况下,住院和死亡3,4,5。

结果

图1一个报告的总数量和积极的日常COVID-19测试进行四个城镇的居民WWTP服役。这些数据表明了大幅增加测试随着大流行的发展,而积极的测试结果说明该地区两个主要COVID-19波经历了与第二波产生更高的日常情况下利率比第一个更长的持续时间。图1b情节SARS-CoV-2 RNA浓度测量污水污泥在同样的时间段。这个图还显示了两个波的感染。与阳性的数量不同,请注意,对于废水数据第一波,虽然在持续时间短,峰值浓度相似的第二波。这表明早期缺乏测试报告COVID-19案件信息的准确性的影响。

图1
图1

(一个随着时间的推移)和积极的COVID-19总测试。(b)SARS-CoV-2核糖核酸废水浓度(拷贝/毫升污泥)。

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应用情商。1)(见“方法”)中包含的数据图。1b收益率随时间累积分数被感染的人群中(图2)。我们估计,33.6%(95%可信区间(24.3%、42.9%))的人口感染5月22日,2021年。相比之下,只有24296 COVID-19确诊病例报道在我们的研究人群在5月22日,2001年,12%的人口。这说明了感染的发病率估计无法观测和计算之间的区别COVID-19确诊病例的观察值。图2也显示了累积分数点估计的人口感染在纽黑文县(包容处理厂人口)由三个独立开发和使用完全不同的方法计算量的统计模型和数据来源包括COVID-19病例和死亡(模式1)3;住院病例,死亡,和密切接触措施从手机地理位置数据推导出(模型2)4;单独和死亡(模式3)5。这些模型展示惊人地相似的形状和托架wastewater-based估计的结果。模型13拥抱废水模型的95%置信上限,模型24拥抱废水模型的95%置信下限和模型5瀑布下方的点估计轨迹情商。1)。

图2
图2

独联体估计累积感染发生率95%人口的WWTP基于SARS-CoV-2 RNA浓度图所示。1b使用Eq。(1)。还显示累积发病率估计纽黑文县由三个不同的统计模型。在所有四个模型显示类似的轨迹随着时间的推移,估计从情商。1)的中间范围表现出的其他模型。

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讨论

利用流行病学wastewater-based飙升期间COVID-19流行与暴发探测和跟踪应用程序时间趋势8,9,10。这份报告提出了一个重大进步废水监测通过使用一个简单的扩展模型直接估计难以察觉的分数的人在人群中感染SARS-CoV-2 RNA浓度的废水。这种方法绕开问题固有的非代表性抽样观测COVID-19情况下,住院治疗,或死亡,原则上可以应用在任何位置随时间连续废水采样是可能的。

我们的研究也有一些局限性,邀请进一步调查。数据收集期间在我们的研究结束前三角洲和ο冠状病毒变体的出现的问题。可能意味着脱落时间不同的变体,这将意味着一个不同的时代的转变,从历史价值假设在我们的研究中,虽然最近估计,至少有一个报告意味着α和三角洲代变异相似历史菌株11。也有可能感染不同的变体可以改变从SARS-CoV-2浓度比例的感染。确定平均流时间和RNA浓度不同变体的关注相对于历史菌株为未来的研究主题。

方法

总测试和确认的数量和提供的康涅狄格COVID-19病例很可能是卫生行政部门(CT衰变时)。

核酸提取的主要污水污泥,CT,美国污水处理厂(有200000居民),和SARS-CoV-2 RNA浓度被量化。核酸提取使用商业套装(试剂盒,RNeasy Powersoil总RNA装备和Zymo, Quick-RNA粪便/土壤微生物Microprep)。核酸被分光光度法测量,浓度调整到200 ngµL−1(NanoDrop热费希尔科学)和SARS-CoV-2 RNA浓度通过一步存在量化工具包(BioRad iTaq™通用探针一步工具包)使用SARS-CoV-2 N1和N2底漆集量化依照先前描述的协议6,12。SARS-CoV-2 RNA浓度量化日常在整个研究期间。更多细节关于建设SARS-CoV-2出现在RNA浓度数据集补充信息。

我们的扩展模型中有两个基本假设:1。RNA含量提供了一个比例测量程度的感染在社区给人们的一致的粪便排出,进入当地的污水收集系统,和2。SARS-CoV-2 RNA在污水污泥的浓度低于人口发病率SARS-CoV-2符合世代时间分布(也称为剥离载荷分布)从感染到传播,平均大约是9天7,13。让πt表示的人口比例是天新感染t(感染)的发生率和ℓ表示均值生成滞后,SARS-CoV-2 RNA浓度测量天t,Zt,应该大约反映感染的发病率ℓ天前,也就是Zt≈kπt——ℓ在哪里k是比例常数,因此累积分数的人口感染t,年底由吗C \ ({} _ {t} = \ sum_ j = {0} ^ {t}{\π}_ {j} \),大约应该遵循\ (k C {} _ {t} = {^ {\ '}} \ sum_ j = {0} ^ {t} {Z} _ {j + \魔法}\)在哪里k′= 1 /k是比例常数扩展SARS-CoV-2 RNA浓度感染每个人。鉴于累积感染的数量Ct *一些特定的日期t *,让\ ({}_ {t} = \ sum_ j = {0} ^ {t} {Z} _ {t} \)表示累计污泥RNA通过观察一天t。然后扩展常数k′可以评估的关系C \ ({} _ {{t} ^ {*}} = k{^{\ '}}{年代}_ {{t} ^{*} + \魔法}\)屈服\ ({k} ^ {^ {\ '}} = {C} _ {{t} ^{*}} /{年代}_ {{t} ^{*} + \魔法}\)。用回方程代替任意一天累计发病率t收益率t C \ ({} _ {} \)=\ ({(C} _ {{t} ^{*}} /{年代}_ {{t} ^{*} + \魔法})\ *{年代}_ {t + \魔法}\)。感染的累积发病率在200000人口的WWTP处理厂以前估计C \ ({} _ {{t} ^ {*}} \)= 9.3% (95% CI [0.0643, 0.1217])t*= 2020年5月1日平均代落后8.9天7我们围捕ℓ= 9。替换产量的比例累积RNA浓度累积发病率图所示。2作为

$ $ {C} _ {t} = 0.093 \ *{年代}_ {t + 9} /{年代}_ {{t} ^ {*} + 9}。$ $
(1)

置信区间的方差t C \ ({} _ {} \)通过三角洲估计方法14。