废水监测数据报告和分析

公共卫生数据报告

至少需要一组数据来解释SARS-CoV-2废水测量结果，以用于COVID-19的应对工作。这些数据是在样本采集和测试过程的多个步骤中收集的。

1. 废水处理厂：要了解废水来源，就需要了解废水处理厂服务区、公用事业公司服务的人数和处理流程。
2. 采样：样本采集时间、日期、地点，以及样本采集期间的样本类型（随机或混合）和废水流量是了解样本采集条件的必要条件。
3. 检测：需要关于样本浓度、提取和定量方法以及病毒回收效率和分子抑制测量的信息，以便比较从多个地点收集的废水，并由不同的检测实验室进行分析。

向NWSS提交数据

为了参与国家废水监测系统（NWSS），废水处理厂和检测实验室应与州卫生部门进行协调，评估其场地是否适合进行废水监测。NWSS合作伙伴必须能够收集公共卫生解读所需的数据。数据由州、部落、地方或地区（STLT）卫生部门使用DCIPHER平台内的标准收集仪器提交给NWSS。CDC将分析呈报给NWSS的数据，并通过州报告和公共卫生行动指示板等产品将结果反馈给利益相关方。

CDC污水监测数据生命周期

此流程图展示了NWSS系统的运作方式。来自社区的废水由废水系统收集并运送到废水处理厂。参与的公用事业公司收集未经处理的废水或初级污泥样本。这些样本被送到环境实验室进行SARS-CoV-2检测。检测数据以及相关实用程序元数据将提交给参与的STLT卫生部门。卫生部门通过NWSS DCIPHER门户将这些数据提交给CDC。CDC实时分析数据并将结果报告给卫生部门，供其在应对COVID-19时使用。

数据分析

为了解读SARS-CoV-2废水的测量结果，必须将基于聚合酶链反应（PCR）的测量结果转换为样本浓度，并针对检测和废水因素进行调整，这些因素可能在废水系统内部以及废水系统之间随样本的变化而变化。在将数据提交给NWSS之前，必须将PCR测量结果转换为废水浓度。病毒恢复和粪便数据的标准化将由NWSS分析引擎进行评估，如下所述。

样本浓度计算

SARS-CoV-2 RNA使用PCR技术进行定量，可以是逆转录定量PCR（RT-qPCR）或逆转录液滴数字PCR（RT-ddPCR）。实验室工作人员应将PCR软件产生的浓度估算值（以每个反应的拷贝数或每个反应体积的拷贝数为单位）转换为每体积未浓缩废水或污泥样本的病毒浓度。这种转换可说明PCR中使用的模板的体积（如果分离，则需要进行逆转录酶反应），核酸提取的浓缩因子以及样本浓缩过程。

存在性

对于RT-qPCR检测，废水样本中病毒RNA的存在被定义为在扩增指数阶段周期数小于40时越过阈值的信号。对于RT-ddPCR测量，存在被定义为三个或更多的阳性液滴。如果对一个样本进行了多次测定或多次PCR复制，则只要在任一测定或复制中检测到病毒，便可认为该病毒存在于样本中。病毒的回收率和处理的样本量决定了样本中可检测到的最低病毒量。

基质回收

基质回收对照（也称为过程对照）是在处理前将非SARS-CoV-2病毒以已知浓度注入废水样本。这种对照用于了解病毒回收率，即样本处理过程中病毒损失的数量，对于比较污水中随时间变化的SARS-CoV-2浓度非常重要。通过将测得的SARS-CoV-2浓度除以回收的基质回收对照比例，可以将病毒回收率估算值合并到SARS-CoV-2废水数据中。回收的基质回收率分数是处理后测得的非SARS-CoV-2病毒量除以处理前掺入样本中的非SARS-CoV-2病毒量。

标准化

为比较病毒废水随时间的浓度，按照每天的废水流量对估计的病毒浓度进行标准化，以说明废水排入的变化。这种标准化提供了每天以病毒基因拷贝为单位的数据。为了比较采样地点之间的病毒水平，还应通过下水道系统服务的人数对病毒浓度进行标准化处理，从而得出每天进入下水道的每个人的病毒基因拷贝数单位。

如果预计导致下水道排水的人数在监测期内发生变化（由于旅游、工作日上班人员、临时员工等原因），则人类粪便标准化对于解读SARS-CoV-2浓度并比较一段时间内污水样本之间的浓度可能很重要。人类粪便标准化指标是指通过废水中可测定的人类粪便特有的有机物或化合物，估计人类粪便的含量。虽然没有一致的方法，但可以通过将人类粪便含量标准化（方法是将非标准化的废水浓度除以人类标记物浓度），得出无单位比例。这一比例也可以说明病毒在污水系统中的损失和通过实验室过程的病毒回收。

监测分析

发展趋势

废水 趋势分类是对废水中SARS-CoV-2标准化浓度变化的统计分析（即不是通过定性目测评估）。这些废水数据中的趋势可用于评估使用污水系统的社区内的COVID-19趋势（已报告或未报告）。 采样点少于三个将无法确定废水中SARS-CoV-2含量趋势（例如，持续的每周采样要求15天的数据以预估趋势）。根据病毒等级变化的持续时间和方向对趋势进行分类，供解读和公共卫生使用。

趋势计算：废水中SARS-CoV-2浓度的分布在计算病毒水平趋势时是重要的考虑因素。在计算污水稀释的变化和相对人类废物输入随时间变化的趋势之前，要对浓度进行标准化。

• 可以使用最少三个测量值的线性回归来计算趋势，其中斜率描述趋势。
• 趋势回归中的自变量应该是日期，而不是测量数字，以估计每天而不是每次测量的变化。
• 由于废水中SARS-CoV-2浓度可能呈对数正态分布，因此在计算趋势和其他统计数据之前，要对SARS-CoV-2标准化浓度进行对数转换。
• 对于使用log10转换浓度计算的趋势，从斜率计算病毒水平的日变化百分比（PDC）：PDC = (10^slope-1) × 100。
• 在趋势计算中包括SARS-CoV-2水平低于检测限度的废水样本。这可以通过将样本赋值为测定限的一半来实现。

测量变异性：为了更精确地评估废水数据，趋势计算可以通过使用加权最小二乘回归的统计加权将变异性纳入每个SARS-CoV-2测量中，这可将采样、处理和量化步骤中的变异性纳入考虑范围。

趋势分类：趋势可以按持续时间（短期或持续）和方向（增加、减少或持平）大致分类。

• 持续时间：趋势分类方案取决于采样频率。例如，短期SARS-CoV-2废水趋势可定义为持续两周以内的趋势，而持续趋势则可定义为持续两周或更长时间的趋势。根据每周两次的废水采样频率，可以从8天时间范围内收集的三个样本中计算短期趋势，而从15天时间范围内收集的五个样本中计算持续趋势。
• 方向：通过检验统计显著性的趋势，可以将标准化的SARS-CoV-2浓度趋势分为增加、减少或持平。统计显著性表明存在增加或减少的趋势，这可说明SARS-CoV-2数据的变异性。还可以结合统计显著性使用每日变化最小百分比阈值来指定趋势方向。

感染估算

目前，不应使用基于废水测量的社区感染点进行估算。这类估算在很大程度上取决于描述感染过程中和疾病严重程度不同的个人体内SARS-CoV-2在粪便中浓度的临床数据，目前可获得的此类临床数据很少。随着越来越多的临床数据可用，利用废水SARS-CoV-2数据估算社区中COVID-19的总水平（即有症状、无症状、症状前）可能是废水监测的有效应用。