THE IMPACT OF LAND USE, SEASON, AGE, AND SEX ON THE PREVALENCE AND INTENSITY OF<i>BAYLISASCARIS PROCYONIS</i>INFECTIONS IN RACCOONS (<i>PROCYON LOTOR</i>) FROM ONTARIO, CANADA
Notice bibliographique
Résumé
We assessed the impact of land use, demographic factors, and season on the prevalence and intensity of Baylisascaris procyonis infections in raccoons (Procyon lotor) in Ontario, Canada. From March to October 2012, we recorded the number of B. procyonis in the intestinal tracts of raccoons submitted to the Canadian Cooperative Wildlife Health Centre for necropsy. Logistic regression models were used to examine associations between the presence of B. procyonis and age (adult, juvenile), sex, land use (suburban/urban, rural), and season (March-June and July-October); negative binomial regression models were used to examine associations between the number of worms and the same variables. We detected B. procyonis in 38% (95% confidence interval 30-47%) of raccoons examined (n=128). In univariable models, the presence of B. procyonis was significantly associated with age, land use, and season (P<0.05). Age was not retained in the multivariable model, and the impact of sex on the presence of B. procyonis varied with land use and season. For example, from March to June, suburban/urban male raccoons were significantly more likely to be infected with B. procyonis than suburban/urban female raccoons. However, later in the summer (July-October), the opposite was true. The median number of worms in the intestinal tracts of infected raccoons was 3 (range 1-116). Worm number was significantly associated with age and season in univariable models; in the multivariable model, juvenile raccoons had significantly more worms than adults, and the impact of season on the number of worms varied with land use and sex. A better understanding of the epidemiology of B. procyonis in raccoons is important for developing appropriate strategies to reduce the risk of human exposure to B. procyonis from the environment.
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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 | 0,001 |
| 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 ».