Saat para ilmuwan melanjutkan penelitian mereka tentang COVID-19, penemuan baru sedang dibuat jauh di luar tes cepat dan vaksin. Baru-baru ini, ada fokus pada limbah. Ya, yuck, tapi ternyata semua kotoran itu memberikan gambaran menarik tentang COVID-19 dan bisa memprediksi peningkatan kasus sebelum tes tradisional bisa.
Berdasarkan bisa dihancurkan, Pusat Pengendalian dan Pencegahan Penyakit (CDC) mengumumkan peluncuran portal data COVID-19 baru yang mencakup pengawasan air limbah. Ya, mereka melacak kotoran karena memiliki beberapa data menarik tentang penyebaran COVID-19. Jika seseorang memiliki COVID-19, RNA virus muncul di kotoran orang itu, tetapi tidak setiap saat. CDC menjelaskan ini terjadi pada 40-80 persen orang yang terinfeksi COVID.
Bagian yang menarik dari ini adalah bahwa "penumpahan" RNA dapat terjadi sebelum seseorang mulai menunjukkan gejala COVID-19 yang mendorong mereka untuk pergi dan dites. Ini berarti pemantauan air limbah dapat menjadi cara yang baik untuk memperkirakan tren COVID pada populasi tertentu sebelum kasus positif benar-benar meningkat.
CDC telah melacak data ini sejak awal pandemi, tetapi telah memperluas upaya, sekarang menyebutnya Sistem Pengawasan Air Limbah Nasional (NWSS), ke lebih banyak wilayah negara. Dan semua data tersedia untuk melihat apakah Anda penasaran.
Pusat Pengendalian dan Pencegahan Penyakit
“Apa yang dimulai sebagai upaya akar rumput oleh peneliti akademis dan utilitas air limbah dengan cepat menjadi sistem pengawasan nasional dengan lebih dari 34.000 sampel yang dikumpulkan mewakili sekitar 53 juta orang Amerika,” kata Dr. Amy Kirby, pemimpin program NWSS, dalam sebuah konferensi pers Kamis.
“Di peta, Anda dapat memperbesar kota di seluruh negeri untuk melihat bagaimana tingkat COVID di kotoran mereka berubah,” bisa dihancurkan laporan. “Semakin biru titik suatu wilayah, semakin banyak penurunan COVID. Titik merah berarti limbah di daerah itu lebih banyak COVID-y.” Anda dapat bermain-main untuk melihat apa yang sebenarnya terjadi dengan kotoran di kota Anda di sini.
Jadi, begitulah. Ini mengejutkan. Ini menjijikkan. Tapi … keren datanya?
