Wastewater monitoring of SARS-CoV-2 gene for COVID-19 epidemiological surveillance in Tucumán, Argentina.

Wastewater-based epidemiology provides temporal and spatial information about the health status of a population. The objective of this study was to analyze and report the epidemiological dynamics of severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) in the province of Tucumán, Argentina during the second and third waves of coronavirus disease 2019 (COVID-19) between April 2021 and March 2022. The study aimed to quantify SARS-CoV-2 RNA in wastewater, correlating it with clinically reported COVID-19 cases. Wastewater samples (n = 72) were collected from 16 sampling points located in three cities of Tucumán (San Miguel de Tucumán, Yerba Buena y Banda del Río Salí). Detection of viral nucleocapsid markers (N1 gene) was carried out using one-step reverse transcription-quantitative polymerase chain reaction (RT-qPCR). Viral loads were determined for each positive sample using a standard curve. A positive correlation (p < 0.05) was observed between viral load (copies/mL) and the clinically confirmed COVID-19 cases reported at specific sampling points in San Miguel de Tucumán (SP4, SP7, and SP8) in both months, May and June. Indeed, the high viral load concurred with the peaks of COVID-19 cases. This method allowed us to follow the behavior of SARS-CoV-2 infection during epidemic outbreaks. Thus, wastewater monitoring is a valuable epidemiological indicator that enables the anticipation of increases in COVID-19 cases and tracking the progress of the pandemic. SARS-CoV-2 genome-based surveillance should be implemented as a routine practice to prepare for any future surge in infections.

Otimização dos parâmetros de exposição radiográfica através de método computacional para aquisição de imagens de boa qualidade para diagnóstico / A computer-aided method to optimize radiographic exposure parameters to acquire better quality images for diagnosis

Falhas na execução de uma imagem radiográfica ou durante o processamento dos filmes geram interpretações errôneas, repetição do exame, maior exposição dos pacientes à radiação, além de aumentar o tempo clínico e os custos. A seleção correta dos parâmetros de exposição radiográfica proporciona a aquisição de imagens radiográficas com contraste, nitidez, detalhes, densidade óptica e definição das estruturas anatômicas para a realização de laudos radiográficos confiáveis. Assim sendo, neste artigo é apresentado um método computacional que pode auxiliar na seleção dos parâmetros de exposição mais apropriados para um dado exame radiográfico. As densidades ópticas foram simuladas considerando a composição e a espessura dos tecidos da estrutura anatômica, as características do aparelho de raios  X e do sistema écran-filme e os parâmetros de exposição otimizados conforme regras encontradas na literatura. Cinco radiologistas experientes avaliaram imagens radiográficas adquiridas de simuladores antropomórficos com parâmetros de exposição sugeridos pelo método computacional desenvolvido e também parâmetros encontrados na literatura. Após analisarem o contraste (diferença de densidade óptica em áreas adjacentes) e a nitidez (presença de detalhes visíveis tais como linhas estruturais finas, bordas de tecidos ou estruturas de interesse diagnóstico), os radiologistas opinaram que as imagens adquiridas com os parâmetros de exposição sugeridos pelo método computacional proposto proporcionaram um bom diagnóstico. Além disso, os valores de densidade óptica medidos nas imagens radiográficas numa posição correspondente ao centro do campo de radiação também apresentaram uma boa correlação com aqueles calculados pelo método, em torno de 90%. Este método pode se tornar também um valioso recurso didático para treinamento de novos profissionais para o setor radiológico.

Radiographic images of good quality allow adequate diagnosis. However imperfections in the selection process of exposure parameters, or during the film processing, generate erroneous interpretations or exam repetition, resulting in major exposure of patients to the radiation, and increasing the clinical time and costs. This article presents a computer method that helps the choice of better exposure parameters. The optical densities had been simulated taking into account tissue composition and thickness of the anatomical structure, characteristics of the X-ray equipment and screen-film system, and radiographic exposure parameters optimized according to rules found in literature. Five experienced radiologists evaluated the radiographic images obtained from anthropomorphic phantoms with the exposure parameters suggested by proposed method (named MD), and also with others parameters found in literature. After analyzing the image contrast and sharpness, they declared that the MD images provide a good diagnosis. Besides, the optical density values measured in these radiographic images on the position corresponding to the center of radiation field presented a good agreement (correlation of 90%) with those values calculated by the proposed method. This method can also become a valuable didactic resource for training of new professionals for the radiological sector.