Passive Surveillance for I. scapularis Ticks: Enhanced Analysis for Early Detection of Emerging Lyme Disease Risk
Notice bibliographique
Résumé
Lyme disease (LD) is emerging in Canada because of the northward expansion of the geographic range of the tick vector Ixodes scapularis (Say). Early detection of emerging areas of LD risk is critical to public health responses, but the methods to do so on a local scale are lacking. Passive tick surveillance has operated in Canada since 1990 but this method lacks specificity for identifying areas where tick populations are established because of dispersion of ticks from established LD risk areas by migratory birds. Using data from 70 field sites in Quebec visited previously, we developed a logistic regression model for estimating the risk of I. scapularis population establishment based on the number of ticks submitted in passive surveillance and a model-derived environmental suitability index. Sensitivity-specificity plots were used to select an optimal threshold value of the linear predictor from the model as the signal for tick population establishment. This value was used to produce an "Alert Map" identifying areas where the passive surveillance data suggested ticks were establishing in Quebec. Alert Map predictions were validated by field surveillance at 76 sites: the prevalence of established I. scapularis populations was significantly greater in areas predicted as high-risk by the Alert map (29 out of 48) than in areas predicted as moderate-risk (4 out of 30) (P < 0.001). This study suggests that Alert Maps created using this approach can provide a usefully rapid and accurate tool for early identification of emerging areas of LD risk at a geographic scale appropriate for local disease control and prevention activities.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».