Serological Survey for Antibodies to<i>Leptospira</i>in Dogs and Raccoons in Washington State
Notice bibliographique
Résumé
A high number of reported canine leptospirosis cases occurred in Washington State from 2004 to 2006. This prompted a serosurvey of healthy dogs from around the state to determine the distribution of exposure risk and to provide insight into serovar epidemiology in the region. In addition, a convenience sample of sera from injured raccoons was also tested, and clinical serological data from the Washington Animal Disease Diagnostic Laboratory were examined. The proportion of dogs with an antibody titre (>or=1:100) to any serovar was 27/158 (17.1%, 95% CI 11.6-23.9), and that proportion among raccoons was 22/115 (19.1%, 95% CI 12.4-27.5) suggesting that the potential for exposure in Washington state is not uncommon. The most frequently detected serovars in healthy dogs were Autumnalis, Icterohemorrhagiae and Canicola, in clinical canine samples Autumnalis, Bratislava and Pomona were more frequent and in sick or injured raccoons Autumnalis, and Pomona were most frequently detected. Clinical canine serology demonstrated a late summer-fall seasonality that was consistent with other reports. An outbreak of canine leptospirosis occurred during 2004-2006 and was located primarily in western Washington counties, as were three reported human cases in 2005. Canine leptospirosis surveillance is an important tool for detecting human risk of exposure and may provide insights into which serovars are currently of clinical importance.
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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 | 0,002 | 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 ».