Estimates of the Burden of Foodborne Illness in Canada for 30 Specified Pathogens and Unspecified Agents, Circa 2006
Notice bibliographique
Résumé
Estimates of foodborne illness are important for setting food safety priorities and making public health policies. The objective of this analysis is to estimate domestically acquired, foodborne illness in Canada, while identifying data gaps and areas for further research. Estimates of illness due to 30 pathogens and unspecified agents were based on data from the 2000-2010 time period from Canadian surveillance systems, relevant international literature, and the Canadian census population for 2006. The modeling approach required accounting for under-reporting and underdiagnosis and to estimate the proportion of illness domestically acquired and through foodborne transmission. To account for uncertainty, Monte Carlo simulations were performed to generate a mean estimate and 90% credible interval. It is estimated that each year there are 1.6 million (1.2-2.0 million) and 2.4 million (1.8-3.0 million) episodes of domestically acquired foodborne illness related to 30 known pathogens and unspecified agents, respectively, for a total estimate of 4.0 million (3.1-5.0 million) episodes of domestically acquired foodborne illness in Canada. Norovirus, Clostridium perfringens, Campylobacter spp., and nontyphoidal Salmonella spp. are the leading pathogens and account for approximately 90% of the pathogen-specific total. Approximately one in eight Canadians experience an episode of domestically acquired foodborne illness each year in Canada. These estimates cannot be compared with prior crude estimates in Canada to assess illness trends as different methodologies were used.
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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 | 0,000 | 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 ».