A prospective matched nested case–control study of bacterial gill disease outbreaks in Ontario, Canada government salmonid hatcheries
Notice bibliographique
Résumé
Early-rearing salmonids in Ontario, Canada government fish hatcheries have been persistently affected by bacterial gill disease (BGD), and outbreaks at these locations have often been associated with high morbidity and mortality. The causative agent of BGD, Flavobacterium branchiophilum, is ubiquitous in fresh water, and outbreaks of BGD are considered to be associated with deleterious environmental conditions. This paper summarizes a 14-month rearing unit-level prospective nested matched case-control investigation at six Ontario government hatcheries (raising a total of six different salmonid species) to identify, and quantify the effects of, important predictors of BGD outbreaks. Ongoing husbandry data were collected on all early-rearing (<9 months of age) fish tank-lots ("tank-lot"=a group of fish from a specific lot existing in a single hatchery tank for a given period during the study time frame) at participating hatcheries, and all outbreaks of BGD were confirmed by light microscopy during the study period. Control tank-lots were selected at the end of the study and matched to individual cases based on time, hatchery, and species. Data were analyzed using logistic regression modeling, controlling for fish age. The final multivariable model indicated that affected tank-lots were significantly more likely to have had lower fish numbers, lower individual fish weights, higher mortality levels and higher feeding rates during the week preceding observed BGD outbreaks than were asymptomatic control tank-lots. Refinements in the observation and manipulation of these factors could therefore aid in the prevention of fish losses associated with observable BGD outbreaks. The predictive (as opposed to causal) nature of the identified factors needs to be considered, and further research is required to understand the relationships between these factors and BGD.
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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) | 0,001 | 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) | 0,003 | 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 ».