Community-driven research on environmental sources of<i>H. pylori</i>infection in arctic Canada
Notice bibliographique
Résumé
The role of environmental reservoirs in H. pylori transmission remains uncertain due to technical difficulties in detecting living organisms in sources outside the stomach. Residents of some Canadian Arctic communities worry that contamination of the natural environment is responsible for the high prevalence of H. pylori infection in the region. This analysis aims to estimate associations between exposure to potential environmental sources of biological contamination and prevalence of H. pylori infection in Arctic Canada. Using data from 3 community-driven H. pylori projects in the Northwest and Yukon Territories, we estimated effects of environmental exposures on H. pylori prevalence, using odds ratios (OR) and 95% confidence intervals (CI) from multilevel logistic regression models to adjust for household and community effects. Investigated exposures include: untreated drinking water; livestock; dogs; cats; mice or mouse droppings in the home; cleaning fish or game. Our analysis did not identify environmental exposures associated clearly with increased H. pylori prevalence, except any exposure to mice or mouse droppings (OR = 4.6, CI = 1.2-18), reported by 11% of participants. Our multilevel models showed H. pylori clustering within households, but environmental exposures accounted for little of this clustering; instead, much of it was accounted for by household composition (especially: having infected household members; number of children). Like the scientific literature on this topic, our results do not clearly implicate or rule out environmental reservoirs of H. pylori; thus, the topic remains a priority for future research. Meanwhile, H. pylori prevention research should seek strategies for reducing direct transmission from person to person.
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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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».