Notice bibliographique
Résumé
The popularity of having exotic animals as pets is increasing, particularly among children. It is also estimated that approximately 75% of emerging infectious diseases are zoonotic. The implications of these two trends are areas of concern for the public health community. We conducted a review of household pet zoonoses studies. This included a jurisdictional scan of public health agencies in Canada for policies and protocols on household pet zoonoses. Key stakeholder consultations with pet-related zoonoses experts and authors in Canada enhanced the information reviewed. Trends in pet ownership, risks of disease transmission, burden of illness, and current public health practices were examined. As a result, policy and intervention gaps and future opportunities for research and collaboration were identified. Specifically, pets remain as a primary source of numerous reportable and nonreportable diseases and outbreaks for example, salmonellosis, tularaemia, cutaneous larvae migrans, and Human Lymphocytic Chorimeningitis Virus infections. Pet treats and some pet foods were cited as potential sources of zoonotic diseases. Children under 5 years of age and immuno-compromised individuals were noted as potential high-risk groups; and daycares, schools, summer camps, private homes, and acute care and veterinary hospitals were noted as high-risk settings for zoonotic disease transmission. The primary risk factors identified include improper handling of pets and improper hand hygiene. The continued growth of the pet industry will necessitate interventions by public health, veterinary, and regulatory communities to mitigate the impact of pet zoonoses on the public. These interventions should include enhancement of the current surveillance systems, regulations to address existing gaps in the pet food industry, the development of policies and protocols at the provincial and federal levels of government, education of the public regarding the risks associated with the handling of pets, and greater collaboration among the human and animal health sectors.
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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) | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».