《Journal of Hospital Infection》：Implementation of Wastewater-Based Epidemiology in a Northern California Acute Care Hospital: A Pilot Study, June–July 2024
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本研究通过在加州北部某800床综合医院进行试点，利用每周复合废水样本和数字PCR技术，评估医疗废水监测呼吸道病毒（如SARS-CoV-2、流感A、RSV）和抗生素耐药基因（如mecA、vanA、KPC等）的可行性。结果显示，病毒水平与临床检测及社区废水趋势一致，但耐药基因水平与临床培养数据相关性较低。尽管存在设备尺寸和采样位置限制，废水监测可作为系统级工具用于评估医院耐药基因、抗生素压力及潜在环境传播风险。
吉列尔莫·罗德里格斯-纳瓦（Guillermo Rodriguez-Nava）|亚历山德罗·祖利（Alessandro Zulli）|马修·P·格里斯霍普（Matthew P. Grieshop）|埃里卡·保拉·维亚纳-卡德纳斯（Erika Paola Viana-Cardenas）|徐熙（Sehee Jong）|尤金妮娅·米兰蒂（Eugenia Miranti）|姜明军（Mingjun Jiang）|阿尔瓦罗·阿亚拉（Alvaro Ayala）|明迪·桑普森（Mindy Sampson）|阿米·S·巴特（Ami S. Bhatt）|亚历山德里亚·B·伯姆（Alexandria B. Boehm）|豪尔赫·L·萨利纳斯（Jorge L. Salinas）
美国加利福尼亚州斯坦福大学医学院传染病与地理医学系
摘要
目的
评估基于废水的医疗流行病学方法在监测呼吸道病毒和抗菌素耐药基因方面的可行性和有效性。
方法
我们在北加州一家拥有800张床位的学术四级护理医院进行了初步研究。在2024年6月至7月期间，每周从医院主要出水口收集混合废水样本。通过滴液数字PCR技术定量检测呼吸道病毒（SARS-CoV-2、流感A、RSV）和抗菌素耐药基因（mecA、vanA、KPC、NDM、OXA-48、VIM）的核酸含量。并将病毒水平与医院检测数据及社区废水趋势进行比较。同时，还将抗菌素耐药基因结果与同期临床培养结果进行对比。
结果
采样在操作上是可行的，但受到设备尺寸和放置位置的限制。医院废水中的病毒核酸水平大致反映了医院的检测结果和社区废水趋势。相比之下，抗菌素耐药基因的水平与临床培养数据的一致性较低。尽管耐甲氧西林金黄色葡萄球菌（MRSA）的培养数量较多，但mecA基因的水平较低；而vanA基因和碳青霉烯酶基因则较为丰富，即使在无相应临床病例的周内也是如此。
结论
基于废水的医疗流行病学方法能够捕捉到医院呼吸道病毒检测的趋势，但在检测耐药细菌方面与培养方法的一致性有限。虽然该方法不适合用于检测耐药病原体，但可作为评估医院耐药菌群、抗菌压力及潜在环境传播风险的系统级工具。
部分内容摘要
引言
监测对于医疗流行病学和抗菌素耐药性的研究至关重要。[1] 传统的医疗监测依赖于基于病例的方法，这些方法是在有感染症状的患者中进行的诊断测试。因此，监测工作可能资源消耗较大，容易产生误分类，并可能低估无症状个体的定植率。[2],[3],[4] 仅有大约7%的……
样本采集
这项初步研究在北加州圣克拉拉县北部边缘的斯坦福大学医院进行，该医院是一家拥有800张床位的学术四级护理移植中心。我们在医院的最终出水口安装了配备制冷系统的Teledyne ISCO 5800?自动采样器。该处的废水被排放到帕洛阿尔托区域水质控制厂。采样器每周采集三次混合样本，每次样本代表……
样本采集、工作流程及操作可行性
我们分别于2024年6月20日至26日（第1周）、7月10日至17日（第2周）和7月18日至25日（第3周）采集了三次混合样本。从医院主要出水口定期采集混合样本在操作上具有挑战性。为保持样本完整性，需要使用带有集成制冷系统的耐用自动采样器，这使得采样器体积庞大且重量较重（132 × 74 × 84厘米；88.5公斤）。出水口位于交通繁忙的区域……
讨论
在这项初步研究中，我们探讨了在北加州的一家急性护理医院实施基于废水的流行病学方法来监测呼吸道病毒和抗菌素耐药基因的可行性。连续采样受到设备尺寸和采样地点限制等后勤因素的阻碍。医院废水中的病毒核酸水平与医院检测结果及社区废水趋势基本一致，但SARS-CoV-2在社区废水中的情况除外。
结论
总之，在这项初步研究中，我们探索了基于废水的医疗流行病学方法的实施，并评估了其在监测呼吸道病毒和抗菌素耐药基因方面的潜在用途。尽管实施过程中存在操作上的挑战，但该方法为了解操作需求提供了宝贵见解，这些需求可能因监测目的的不同而有所差异。医院废水中的病毒核酸浓度反映了临床检测趋势，可作为补充手段……
作者贡献声明
尤金妮娅·米兰蒂（Eugenia Miranti）：撰写、审稿与编辑、数据整理。埃里卡·保拉·维亚纳-卡德纳斯（Erika Paola Viana-Cardenas）：撰写、审稿与编辑、研究、数据整理。徐熙（Sehee Jong）：撰写、审稿与编辑、研究。亚历山德罗·祖利（Alessandro Zulli）：撰写、审稿与编辑、验证、资源准备、方法学设计、研究、数据整理、概念构思。马修·P·格里斯霍普（Matthew P. Grieshop）：撰写、审稿与编辑、方法学设计、概念构思。亚历山德里亚·B·伯姆（Alexandria B. Boehm）：撰写、审稿与编辑、资源获取……
财务支持
本研究得到了2023年斯坦福大学团队科学种子基金以及美国国立卫生研究院国家转化科学促进中心的资助（项目编号：UM1TR004921）。
致谢
作者贡献声明：GRN：资金获取、概念构思、方法学设计、研究、数据整理、数据分析、可视化、初稿撰写。AZ：概念构思、方法学设计、验证、研究、数据整理、撰写-审稿与编辑。MG：概念构思、方法学设计、撰写-审稿与编辑。EPVC：研究、数据整理、撰写-审稿与编辑。SJ：研究、撰写-审稿与编辑。EM：数据整理、撰写……
