Multi-species Evaluation of Human Risk of West Nile Virus Infection, Saskatchewan 2003
Notice bibliographique
Résumé
In an effort to monitor WNV across Saskatchewan, the provincial health authority and collaborators established an integrated surveillance system for WNV. Surveillance included both human and animal components, as well as environmental variables including precipitation, growing degree days (GDDs), ecozone and landcover. Post-season analysis of the integrated surveillance system included investigating which surveillance variables were successful in predicting human risk of WNV infection in the same areas, determining if clinical horse case data could be used to predict future human cases of WNV, and establishing if early-season seroconversion in sentinel horse herds could predict occurrence of human cases in the same areas. Cluster analysis revealed significant clusters of human and horse cases of WNV in space, time, and space-time; however, only space-time clusters of horse cases preceded human cases by one week in the same area. Significant spatial clusters of human and horse cases did not occur in the same areas. Both human and horse cases clustered during the same time period under temporal analysis. Spatial regression analyses were used to determine which components of surveillance predicted increasing risk of disease in humans and horses in the same regions where surveillance variables were collected. Environmental variables predictive of increasing risk of human cases of WNV included increasing maximum ODDs. Maximum precipitation had a protective effect for both human and horse cases. Both Culex restuans and Culex tarsalis mosquitoes were predictive of increasing risk of human and horse disease. Increasing percentages of positive corvid birds were also predictive of increasing percentages of human cases. The results of these analyses can be used to guide future years' surveillance efforts for WNV in Saskatchewan. Early-season serological surveillance of sentinel horse herds by detection of IgG antibodies using an ELISA test was predictive of human cases of WNV in the same regions. Detection of IgM antibodies in the same samples was not predictive of human risk. Seroconversion of sentinel horse herds was predicted by decreasing maximum precipitation, increasing percentages of Culex restuans and Culex tarsalis, and increasing percentage of the rural municipality covered by water. Early-season serological horse surveillance is an important surveillance technique to predict human risk of WNV infection.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».