MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1759671140 · doi:10.3201/eid2110.141640

Epidemiology of Lyme Disease, Nova Scotia, Canada, 2002–2013

2015· article· en· W1759671140 sur OpenAlexafffundabout
Todd F. Hatchette, Bree Johnston, Emily Schleihauf, Angela Mask, David Haldane, Michael Drebot, Maureen Baikie, Teri J. Cole, Sarah Fleming, Richard Gould, L. Robbin Lindsay

Notice bibliographique

RevueEmerging infectious diseases · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueVector-borne infectious diseases
Établissements canadiensGovernment of NunavutNova Scotia Department of Health and WellnessPublic Health Agency of CanadaNova Scotia Health AuthorityDalhousie University
Organismes subventionnairesDepartment of Health, Western Cape GovernmentDalhousie UniversityNova Scotia Department of Health and Wellness
Mots-clésEpidemiologyLyme diseaseSeroprevalenceBorrelia burgdorferiNova scotiaIxodes scapularisIncidence (geometry)MedicineTick-borne diseaseTickPopulationIxodesVirologyDermatologyImmunologySerologyInternal medicineAntibodyGeographyEnvironmental health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Ixodes scapularis ticks, which transmit Borrelia burgdorferi, the causative agent of Lyme disease (LD), are endemic to at least 6 regions of Nova Scotia, Canada. To assess the epidemiology and prevalence of LD in Nova Scotia, we analyzed data from 329 persons with LD reported in Nova Scotia during 2002-2013. Most patients reported symptoms of early localized infection with rash (89.7%), influenza-like illness (69.6%), or both; clinician-diagnosed erythema migrans was documented for 53.2%. In a separate serosurvey, of 1,855 serum samples screened for antibodies to B. burgdorferi, 2 were borderline positive (both with an indeterminate IgG on Western blot), resulting in an estimated seroprevalence of 0.14% (95% CI 0.02%-0.51%). Although LD incidence in Nova Scotia has risen sharply since 2002 and is the highest in Canada (16/100,000 population in 2013), the estimated number of residents with evidence of infection is low, and risk is localized to currently identified LD-endemic regions.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,170
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,244 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations32
Publié2015
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEmerging infectious diseasesMême sujetVector-borne infectious diseasesTravaux en français237 207