A serological survey of tick-borne pathogens in dogs in North America and the Caribbean as assessed by <i>Anaplasma phagocytophilum, A. platys, Ehrlichia canis, E. chaffeensis, E. ewingii, and Borrelia burgdorferi</i> species-specific peptides
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Tick-borne pathogens cause a spectrum of disease manifestations in both dogs and humans. Recognizing regional and temporal shifts in exposure are important as tick distributions change. To better delineate regional exposure to canine tick-borne pathogens, an expanded set of species-specific peptides were used to detect Anaplasma phagocytophilum (Aph), Anaplasma platys (Apl), Ehrlichia canis (Ec), Ehrlichia chaffeensis (Ech), Ehrlichia ewingii (Eew), and Borrelia burgdorferi (Bb) antibodies in canine serum. METHODS: Archived canine serum samples (n=6,582) collected during 2008-2010 and in 2012 from the US, Canada, and the Caribbean were retrospectively screened for antibodies against Ehrlichia and Anaplasma species-specific peptides. Overall, regional and temporal seroprevalence rates were determined. RESULTS: Overall Bb and Eew were the most seroprevalent pathogens. During 2008-2010, seroprevalence rates increased overall for Aph and Ech, and regionally, Bb and Aph seroprevalence rates increased in the South. Canada had unexpectedly high seroprevalence rates for Ec and Apl. The most common co-exposures were Eew+Ech, followed by Aph+Bb and Eew+Bb. CONCLUSIONS: This study demonstrated significant shifts in canine vector-borne disease seroprevalence rates. The use of specific peptides facilitated improved geographic delineation of tick-borne pathogen distributions among dogs, which may enhance epidemiological surveillance of vector-borne pathogens shared by dogs and humans.
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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 | 0,003 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,003 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».