Effective Animal Health Disease Surveillance Using a Network-Enabled Approach
Notice bibliographique
Résumé
There are many benefits that derive from real-time knowledge of the health status of the national livestock population. Effective animal disease surveillance is a requirement for countries that trade in live animals and their products in order to comply with the World Organization for Animal Health (OIE) guidelines. Rapid identification of introduced and emerging disease allows rapid response and mitigation of the economic consequences. Connections between animal and human disease caused by a common pathogen can be recognized and control measures implemented, thereby protecting public health and maintaining public confidence in the food supply. Production-limiting diseases can be monitored, and control programmes be evaluated with benefits accruing from decreased economic losses associated with disease as well as reducing the welfare concerns associated with diseased animals. Establishing a surveillance programme across a wide area with diverse ecosystems and political administrations as Canada is a complex challenge. When funding became available from a government programme to enable early detection of a bio-terrorist attack on livestock, the Canadian Animal Health Surveillance Network (CAHSN) became officially established. An existing web-based information platform that supports intelligence exchange, surveillance and response for public health issues in Canada was adapted to link the network animal health laboratories. A minimum data set was developed that facilitated sharing of results between participating laboratories and jurisdictions as the first step in creating the capacity for national disease trend analysis. In each of the network laboratories, similar quality assurance and bio-containment systems have been funded and supported, and diagnostic staff have been trained and certified on a suite of diagnostic tests for foreign animal diseases. This ensures that national standards are maintained throughout all of the diagnostic laboratories. This paper describes the genesis of CAHSN, its current capability and governance, and potential for future development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».