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Accueil » Actualités médicales » Exploration des tendances des concentrations d’ARN du SRAS-CoV-2 dans les eaux usées

Exploration des tendances des concentrations d’ARN du SRAS-CoV-2 dans les eaux usées

par Ma Clinique
1 novembre 2022
dans Actualités médicales
Temps de lecture : 4 min
Study: Identifying trends in SARS-CoV-2 RNA in wastewater to infer changing COVID-19 incidence: Effect of sampling frequency. Image Credit: DedMityay/Shutterstock

Dans une récente étude publiée sur medRxiv* serveur de préimpression, les chercheurs ont caractérisé les tendances des niveaux d’ARN du coronavirus 2 du syndrome respiratoire aigu sévère (SRAS-CoV-2) dans les eaux usées.

Étude : Identification des tendances de l’ARN du SRAS-CoV-2 dans les eaux usées pour déduire l’évolution de l’incidence du COVID-19 : effet de la fréquence d’échantillonnage. Crédit d’image : DedMityay/Shutterstock

L’épidémiologie basée sur les eaux usées (WBE) repose sur les niveaux de marqueurs de maladies infectieuses dans les eaux usées pour évaluer l’incidence des maladies dans la communauté. La pandémie de maladie à coronavirus 2019 (COVID-19) a attiré l’attention sur WBE. Plus précisément, les concentrations d’ARN du SRAS-CoV-2 dans les solides décantés par les eaux usées sont bien corrélées aux cas cliniques incidents de COVID-19 (cas confirmés en laboratoire) dans le même hangar d’égout.

De plus, les tendances des concentrations d’ARN du SRAS-CoV-2 dans les eaux usées précèdent celles des cas incidents de COVID-19 dans les communautés. Cependant, il existe une incertitude dans l’interprétation et l’utilisation des données WBE pour aider à la prise de décision. En outre, des efforts limités ont été déployés pour surveiller activement les tendances. Les mesures de tendance habituelles, telles que les taux de variation, les moyennes mobiles simples, etc., accordent moins d’attention à la stabilité des tendances et à la signification statistique et peuvent souvent prêter à confusion/tromper.

Sommaire

  • À propos de l’étude
  • Résultats
  • conclusion
  • *Avis important

À propos de l’étude

Dans la présente étude, les chercheurs ont utilisé des mesures quotidiennes de l’ARN du SRAS-CoV-2 dans les eaux usées pour comparer trois méthodes d’analyse des tendances et évaluer leurs performances. L’échantillonnage quotidien de la station d’épuration régionale de San José-Santa Clara a commencé le 15 novembre 2020 jusqu’au 15 septembre 2022. Les auteurs ont utilisé des données sur les concentrations de gènes de la nucléocapside (N) du SRAS-CoV-2 en copies de gènes/g de poids sec normalisé par les concentrations du virus de la marbrure légère du poivre (PMMoV).

Trois paramètres analytiques – pourcentage de changement (PC), test de tendance de Mann-Kendall (MK) et indice de force relative (RSI) ont été utilisés pour identifier les tendances de N ou PMMoV au fil du temps. Le RSI est utile pour informer la stabilité des tendances, tandis que les deux autres informent sur la signification statistique. Le RSI a été calculé pour la moyenne mobile alignée à droite sur sept jours de N ou PMMoV en utilisant une période rétrospective de 14 jours.

Pour le PC, les auteurs ont utilisé la formule que les Centers for Disease Control and Prevention (CDC) des États-Unis utilisent pour calculer les tendances des concentrations d’ARN SARS-CoV-2 dans les eaux usées. Le test de tendance MK, un test non paramétrique, a été utilisé pour évaluer les tendances monotones dans un ensemble de données de séries chronologiques. Le test de tendance MK a été appliqué pour tester les données N brutes ou PMMoV en utilisant une période rétrospective de 14 jours.

Des cartes thermiques ont été créées pour toute la période d’analyse et séparément pour trois vagues de COVID-19 causées par 1) le delta du SRAS-CoV-2, 2) Omicron BA.1 et 3) les variantes Omicron BA.2 et BA.5. De plus, les auteurs ont sous-échantillonné l’ensemble de données pour répéter les méthodes de test de tendance PC et MK. L’ensemble de données sous-échantillonnées a été généré pour toutes les combinaisons couvrant les fréquences entre deux échantillons/semaine et six échantillons/semaine.

Les tendances de l’ARN du SARS-CoV-2 dans les eaux usées ont été stratifiées comme croissantes, décroissantes ou stables à l’aide des trois mesures. De plus, le test de tendance MK et le PC ont calculé la sensibilité et la spécificité à la hausse et à la baisse pour chaque ensemble de données sous-échantillonné. La sensibilité à la hausse/à la baisse a été définie comme l’identification correcte d’une tendance à la hausse/à la baisse, tandis que la spécificité était la capacité à n’identifier aucune tendance.

Résultats

Toutes les méthodes ont identifié des tendances croissantes, décroissantes et stables des concentrations d’ARN du SRAS-CoV-2 dans les eaux usées. Le test de tendance MK et le PC ont identifié des tendances à la hausse plus tôt que RSI au début des vagues Delta et BA.2/BA.5. En particulier, le test de tendance MK a identifié la tendance à la hausse 17 et 12 jours avant RSI au début des vagues Delta et BA.2/BA.5, respectivement.

De même, PC a identifié la tendance à la hausse 16 et 26 jours avant RSI au début des vagues Delta et BA.2/BA.5, respectivement. De plus, le test de tendance MK et le PC ont identifié les tendances à la baisse à la fin des vagues COVID-19 avant RSI. Dans les analyses de sous-échantillonnage, le test de tendance MK et le PC avaient une faible sensibilité (à la hausse/à la baisse) pour les faibles fréquences d’échantillonnage, mais s’amélioraient avec l’augmentation de la fréquence.

Le test de tendance MK a atteint une sensibilité ascendante/descendante acceptable avec un minimum de cinq échantillons/semaine. D’autre part, PC a atteint une sensibilité ascendante/descendante acceptable avec au moins quatre échantillons/semaine. Notamment, la spécificité est restée similaire et très élevée pour les deux méthodes à toutes les fréquences d’échantillonnage.

conclusion

Le test de tendance MK et le PC ont fourni plus d’avertissements précoces des tendances à la hausse et à la baisse en utilisant des données quotidiennes que le RSI. Les analyses de sous-échantillonnage ont suggéré qu’une fréquence d’échantillonnage d’au moins quatre et cinq échantillons par semaine était nécessaire pour identifier les tendances à l’aide du PC et du test de tendance MK, respectivement. Étant donné que le PC nécessitait moins d’échantillons/semaine que le test de tendance MK, les programmes WBE avec des contraintes budgétaires peuvent préférer le PC.

Dans l’ensemble, le test de tendance MK et le PC sont des méthodes basées sur l’inférence et peuvent être utilisés pour classer les tendances de manière standard. Ces approches d’analyse des tendances peuvent être adoptées par les programmes WBE pour informer les services de santé publique de l’évolution des tendances des cas de COVID-19, en particulier à mesure que le taux de tests cliniques du SRAS-CoV-2 diminue.

*Avis important

medRxiv publie des rapports scientifiques préliminaires qui ne sont pas évalués par des pairs et, par conséquent, ne doivent pas être considérés comme concluants, guider la pratique clinique/les comportements liés à la santé, ou traités comme des informations établies.

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