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Enregistrement W2029259482 · doi:10.1186/1746-6148-8-192

Identifying an outbreak of a novel swine disease using test requests for porcine reproductive and respiratory syndrome as a syndromic surveillance tool

2012· article· en· W2029259482 sur OpenAlexafffundabout
Terri L. O’Sullivan, Robert Friendship, David L. Pearl, Beverly McEwen, Catherine E. Dewey

Notice bibliographique

RevueBMC Veterinary Research · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Virus Infections Studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesOntario Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs
Mots-clésPorcine reproductive and respiratory syndrome virusOutbreakPorcine circovirusDiseaseLogistic regressionMedicineDiagnostic testDisease surveillanceVirologyVeterinary medicineEnvironmental healthVirusInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Animal disease monitoring and surveillance are crucial for ensuring the health of animals, humans and the environment. Many studies have investigated the utility of monitoring syndromes associated with data from veterinary laboratory submissions, but no research has focused on how negative test results from a veterinary diagnostic laboratory data can be used to improve our knowledge of disease outbreaks. For example, if a diagnostic laboratory was seeing a disproportionate number of negative test results for a known disease could this information be an indication of a novel disease outbreak? The objective of this study was to determine the association between the porcine circovirus associated disease (PCVAD) outbreak in Ontario 2004-2006 and the results of porcine reproductive and respiratory syndrome virus (PPRSV) enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) and the results of PRRSV polymerase chain reaction (PCR) diagnostic tests requested by veterinarians. RESULTS: Retrospective data were collected from the Animal Health Laboratory (AHL) at the University of Guelph, Guelph, Ontario Canada and were comprised of weekly counts of PRRSV ELISA and PRRSV PCR diagnostic tests requested by swine practitioners from 2000-2007. The results of the PRRSV ELISA and PRRSV PCRs were analysed separately in two models using logistic regression with the dependent variables being: the weekly probability of PRRSV ELISA positivity, and the weekly probability of PRRSV PCR positivity, respectively. The weekly probability of PRRSV PCR positivity decreased during the PVCAD outbreak (OR=0.66, P=0.01). The weekly probability of PRRSV ELISA positivity was not associated with the PCVAD outbreak. CONCLUSIONS: The results of this study showed that during the PCVAD outbreak in Ontario from December 2004-May 2006, the probability of a positive PRRSV PCR at the AHL decreased. We conclude that when a decrease in test positivity occurs for a known disease, it may suggest that a new disease agent is emerging in the population. Hence, monitoring the test results of commonly used first-order tests for a known disease (e.g. PRRSV) has the potential to be a unique form of syndromic data for the timely identification of novel disease outbreaks in swine populations.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,641
Score d'incertitude au seuil0,382

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
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)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,427
Tête enseignante GPT0,442
Écart entre enseignants0,015 · 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations17
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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