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Enregistrement W2071961632 · doi:10.1186/1471-2458-13-63

Community-level risk factors for notifiable gastrointestinal illness in the Northwest Territories, Canada, 1991-2008

2013· article· en· W2071961632 sur OpenAlexafffundabout
Aliya Pardhan-Ali, Jeff Wilson, Victoria L. Edge, Chris Furgal, Richard J. Reid‐Smith, Maria Santos, Scott A. McEwen

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSalmonella and Campylobacter epidemiology
Établissements canadiensGovernment of Northwest TerritoriesTrent UniversityEcoMetrixUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesNasivvik Centre for Inuit Health and Changing Environments
Mots-clésMedicineCampylobacteriosisEnvironmental healthPublic healthEpidemiologyIncidence (geometry)PopulationDemographyCampylobacterInternal medicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Enteric pathogens are an important cause of illness, however, little is known about their community-level risk factors (e.g., socioeconomic, cultural and physical environmental conditions) in the Northwest Territories (NWT) of Canada. The objective of this study was to undertake ecological (group-level) analyses by combining two existing data sources to examine potential community-level risk factors for campylobacteriosis, giardiasis and salmonellosis, which are three notifiable (mandatory reporting to public health authorities at the time of diagnosis) enteric infections. METHODS: The rate of campylobacteriosis was modeled using a Poisson distribution while rates of giardiasis and salmonellosis were modeled using a Negative Binomial distribution. Rate ratios (the ratio of the incidence of disease in the exposed group to the incidence of disease in the non-exposed group) were estimated for infections by the three major pathogens with potential community-level risk factors. RESULTS: Significant (p≤0.05) associations varied by etiology. There was increased risk of infection with Salmonella for communities with higher proportions of 'households in core need' (unsuitable, inadequate, and/or unaffordable housing) up to 42% after which the rate started to decrease with increasing core need. The risk of giardiasis was significantly higher both with increased 'internal mobility' (population moving between communities), and also where the community's primary health facility was a health center rather than a full-service hospital. Communities with higher health expenditures had a significantly decreased risk of giardiasis. Results of modeling that focused on each of Giardia and Salmonella infections separately supported and expanded upon previous research outcomes that suggested health disparities are often associated with socioeconomic status, geographical and social mobility, as well as access to health care (e.g. facilities, services and professionals). In the campylobacteriosis model, a negative association was found between food prices in communities and risk of infection. There was also a significant interaction between trapping and consumption of traditional foods in communities. Higher rates of community participation in both activities appeared to have a protective effect against campylobacteriosis. CONCLUSIONS: These results raise very interesting questions about the role that traditional activities might play in infectious enteric disease incidence in the NWT, but should be interpreted with caution, recognizing database limitations in collection of case data and risk factor information (e.g. missing data). Given the cultural, socioeconomic, and nutritional benefits associated with traditional food practices, targeted community-based collaborative research is necessary to more fully investigate the statistical correlations identified in this exploratory research. This study demonstrates the value of examining the role of social determinants in the transmission and risk of infectious diseases.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,157

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,091
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,178 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations25
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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