A Canadian Application of One Health: Integration of <i>Salmonella</i> Data from Various Canadian Surveillance Programs (2005–2010)
Notice bibliographique
Résumé
Most bacterial pathogens associated with human enteric illness have zoonotic origins and can be transmitted directly from animals to people or indirectly through food and water. This multitude of potential exposure routes and sources makes the epidemiology of these infectious agents complex. To better understand these illnesses and identify solutions to reduce human disease, an integrative approach like One Health is needed. This article considers the issue of Salmonella in Canada and interprets data collected by several Canadian surveillance and research programs. We describe recovery of Salmonella from various samples collected along the exposure pathway and compare the serovars detected in the different components under surveillance (animal, food, environment, and human). We then present three examples to illustrate how an approach that interprets multiple sources of surveillance data together is able to address issues that transcend multiple departments and jurisdictions. First, differences observed in recovery of Salmonella from different cuts of fresh chicken collected by different programs emphasize the importance of considering the surveillance objectives and how they may influence the information that is generated. Second, the high number of Salmonella Enteritidis cases in Canada is used to illustrate the importance of ongoing, concurrent surveillance of human cases and exposure sources to information domestic control and prevention strategies. Finally, changing patterns in the occurrence of ceftiofur-resistant Salmonella Heidelberg in retail meats and humans demonstrates how integrated surveillance can identify an issue in an exposure source and link it to a trend in human disease. Taken together, surveillance models that encompass different scales can leverage infrastructure, costs, and benefits and generate a multidimensional picture that can better inform disease prevention and control programs.
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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 | 0,001 | 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 ».