(English below)
Dữ liệu ngày càng xác định chúng ta - mọi thứ trong thế giới tự nhiên và xây dựng của chúng ta đều có thành phần không gian địa lý. Trong những năm qua, dữ liệu không gian đã trở nên phổ biến và chi tiết hơn. Dữ liệu địa lý thúc đẩy nhiều quyết định và thông tin vị trí đã được chứng minh là có thể nâng cao khả năng phân tích. Do đó, nó rất hữu ích trong việc khám phá những hiểu biết sâu sắc, đưa ra suy luận bằng cách kết hợp tất cả các thông tin hữu ích khác, những thông tin này có thể không được chú ý.

Kể từ đại dịch COVID-19, các tổ chức y tế công cộng đã có những cách sắp xếp để đưa ra các quyết định chiến lược sáng suốt về vi rút. Dữ liệu về nước thải được chứng minh là hữu ích trong việc dự báo lây nhiễm COVID-19 trong cộng đồng và khoa học thông tin địa lý (GIS) như một công cụ đã giúp củng cố khám phá này.

Tại sao việc giám sát COVID-19 trong nước thải lại quan trọng?
SARS-CoV-2 RNA (axit ribonucleic), vi rút mang bệnh COVID-19, đã được phát hiện trong phân người. Nó cũng được tìm thấy ở những người không có triệu chứng - 1/4 số ca nhiễm SARS-CoV-2 (Alene và cộng sự, 2021), những người có triệu chứng và có triệu chứng. Ở nhiều người, virus bắt đầu phát tán trước khi họ có các triệu chứng. Xét nghiệm nước thải có thể chỉ ra sự gia tăng tỷ lệ nhiễm trùng trước khi xét nghiệm lâm sàng qua đường miệng. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng tín hiệu virus SARS-CoV-2 RNA có thể được phát hiện trong nước thải vài ngày trước khi các ca lâm sàng được xác định.

Ana Maria de Roda Husman, Trưởng phòng Môi trường tại Viện Sức khỏe Cộng đồng và Môi trường, Hà Lan cho biết: “Bạn đã lây vi-rút khi đi vệ sinh, ngay cả khi bạn chưa biết mình bị nhiễm.

Các nhà máy xử lý nước thải thu gom phân được vận chuyển từ hệ thống nước thải. Các nhà nghiên cứu thu thập và kiểm tra các mẫu phân trong phòng thí nghiệm. Bằng cách thu thập các mẫu của nhà máy xử lý nước thải, họ có thể hiểu được những thay đổi về tỷ lệ lây nhiễm trong một cộng đồng. Hơn nữa, đây là một cách hiệu quả về chi phí để thu thập dữ liệu từ mọi người trong cộng đồng mà nhà máy xử lý nước thải phục vụ, bao gồm cả những người không được chăm sóc sức khỏe. Do đó, giám sát dữ liệu nước thải rất hữu ích như một hệ thống cảnh báo sớm, không xâm lấn, trong việc dự đoán sự lây lan của vi rút.

Một cách tiếp cận có cấu trúc đối với dịch tễ học dựa trên nước thải (WBE) như sử dụng giám sát COVID-19 cộng đồng. (Polo và cộng sự, 2020)

Ngoài ra, việc giám sát nước thải để theo dõi mức độ lây nhiễm cung cấp một phương tiện cho các quyết định có thông tin dữ liệu và lập kế hoạch chiến lược. Nó cũng cung cấp một cái nhìn nhanh và một cái nhìn tổng thể về sức khỏe của một cộng đồng.

Rosa Inchausti, Giám đốc Quản lý Chiến lược và Đa dạng tại Thành phố Tempe, cho biết: “Việc kiểm tra và giám sát nước thải nên được thực hiện ở mọi thành phố, để chúng tôi có thể nhìn thấy và giám sát vi rút trước khi chúng trở thành đại dịch.

GIS đóng vai trò gì trong giám sát nước thải chống lại COVID-19?
Làm thế nào để chúng tôi kết nối dữ liệu với địa điểm? GIS tận dụng một số khả năng. Chúng bao gồm, tổ chức dữ liệu, truy vấn, trực quan hóa, quản lý và tự động hóa để có thể lặp lại và tái sản xuất. Do đó, quy trình này có thể được áp dụng cho các cộng đồng khác nhau ở các quy mô khác nhau - ví dụ, từ cấp quốc gia đến cấp địa phương.

Trí thông minh địa không gian cung cấp một đào sâu và một con đường để trực quan hóa các vị trí cộng đồng và xu hướng tải lượng vi rút trên mỗi dân số đồng thời, do đó cung cấp thêm thông tin chi tiết. Ví dụ, thông qua trang tổng quan và lập bản đồ không gian để hiểu dữ liệu. Hơn nữa, hình dung vị trí của các nhà máy xử lý nước thải, giúp hiểu được sự phân bố của các nhà máy xử lý này. Nó cũng có giá trị khi so sánh một số khu vực / cộng đồng và bối cảnh hóa dữ liệu trong thế giới thực. Do đó, việc kết nối dữ liệu này với các chỉ số và chỉ số sức khỏe thông tin bổ sung như trường hợp dương tính, số lần nhập viện, tử vong và các chỉ số kinh tế xã hội khác cung cấp giá trị bổ sung và giải thích toàn diện trong việc hiểu xu hướng không gian và thời gian của vi rút trên các quy mô không gian khác nhau.

Thông tin địa lý cũng rất hữu ích trong việc xử lý các mô hình phức tạp giải thích mối quan hệ giữa các chỉ số sức khỏe và các thông tin bổ sung khác.

-----

GEOINFORMATION AS AN INNOVATIVE DECISION SUPPORT TOOL IN FIGHTING COVID-19- USING WASTEWATER DATA -P1
Data is increasingly defining us – everything in our built and natural world has a geospatial component. Over the years, spatial data has become more ubiquitous and detailed. Geographical data drives many decisions and location intelligence has proven to enhance analytics. Hence, it is useful in uncovering powerful insights, making inferences by combining all other useful information, which might otherwise go unnoticed.

Since the COVID-19 pandemic, public health organizations have sort ways to make informed strategic decisions about the virus. Wastewater data proves to be useful in the forecast of COVID-19 infection in communities and geographical information science (GIS) as a tool has helped bolster this discovery.

Why is monitoring COVID-19 in wastewater important?
SARS-CoV-2 RNA (ribonucleic acid), the virus that carries the COVID-19 disease, has been detected in human faeces. It is also found in asymptomatic – one-fourth of SARS-CoV-2 infections (Alene et al., 2021), pre- symptomatic and symptomatic people. In many people, viral shedding begins before they experience symptoms. Wastewater testing can indicate an increase in the infection rate before clinical oral testing does. Studies have shown that the SARS-CoV-2 RNA viral signal can be detected in wastewater several days before clinical cases are identified.

“You spread the virus when you go to the bathroom, even if you don’t know you are infected yet,” said Ana Maria de Roda Husman, Head of Environment at the National Institute for Public Health and the Environment, Netherlands.

Wastewater treatment plants collect faecal matter transported from the sewage system. Researchers collect and test faecal samples in the laboratory. By collecting wastewater treatment plant samples, they can gain insights into changes in infection rates in a community. Furthermore, it is a cost-effective way of collecting data from everyone within the community the wastewater treatment plant serves, including those who lack access to healthcare. Thus, wastewater data surveillance is very useful as an early warning, non-invasive, system in predicting the spread of the virus.
A structured approach to wastewater-based epidemiology (WBE) as used community COVID-19 surveillance. (Polo et al., 2020)
In addition, monitoring wastewater to keep track of infection levels provides a means for data-informed decisions and strategic planning. It also provides a snapshot and a holistic insight about the health of a community.

“Wastewater testing and monitoring should be implemented in every city, so we can see and monitor viruses before they become a pandemic,” said Rosa Inchausti, Director of Strategic Management and Diversity at the City of Tempe.

What role is GIS playing in wastewater surveillance against COVID-19?
How do we connect data to place? GIS leverages on several capabilities. These include, data organization, querying, visualization, management and automation for repeatability and reproducibility. Therefore, this process can be applied to different communities at different scales – for example, national to sub-national level.

Geospatial intelligence provides an immersion and an avenue to visualize community locations and a trend of the viral load per population simultaneously, hence providing additional insights. For example, through dashboards and spatiotemporal mapping  to understand the data.  Furthermore, visualizing the locations of wastewater treatment plants, helps to understand the distribution of these treatment plants.  It is also valuable to compare several areas/communities and contextualize the data in the real world. Therefore, connecting this data with supplementary information health indicators and metrics such as positive cases, hospital admissions, deaths and other socio- economic indicators provide additional value and a comprehensive explanation in understanding the spatial and  temporal trends of the virus across different spatial scales.

Geoinformation is also very useful in the processing of complex models that explain the relationship between the health indicators and other supplementary information.

Geolink tổng hợp từ Geoawesomeness