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Enregistrement W2092118002 · doi:10.1017/s0950268803001924

Risk factors for <i>Salmonella</i> Typhimurium DT104 and non-DT104 infection: a Canadian multi-provincial case-control study

2004· article· en· W2092118002 sur OpenAlexaffabout
K. DOR, Jane A. Buxton, Brandon Henry, F. Pollari, Dean Middleton, Murray Fyfe, Rafiq Ahmed, Pascal Michel, Alejandra King, Carol Tinga, Jeffrey B. Wilson

Notice bibliographique

RevueEpidemiology and Infection · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSalmonella and Campylobacter epidemiology
Établissements canadiensUniversity of GuelphCegep de Saint HyacintheBC Centre for Disease ControlToronto Public HealthMinistry of Health and Long Term CareHealth Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSalmonellaEnvironmental healthMicrobiologyMedicineBiologyBacteriaGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To identify risk factors for sporadic Salmonella Typhimurium definitive phage-type 104 (DT104) and non-DT104 diarrhoeal illness in Canada, we conducted a matched case-control study between 1999 and 2000. Cases were matched 1:1 on age and province of residence. Multivariate analysis suggested that recent antibiotic use [odds ratio (OR) 5.2, 95% confidence interval (CI) 1.8-15.3], living on a livestock farm (OR 4.9, 95% CI 1.9-18.9), and recent travel outside Canada (OR 4.1, 95% CI 1.2-13.8) are independent risk factors for DT104 illness. Similar analyses suggested that recent travel outside North America is a sizable risk factor for non-DT104 illness (OR 66.8, 95% CI 6.7-665.3). No food exposure was a risk factor in either analysis. Educating health-care providers and the public about appropriate antibiotic use and antimicrobial resistance is important. Appropriate administration of antibiotics to livestock, particularly cattle, and hygienic measures such as handwashing after contact with farm animals may reduce risk. Travel represents an important and probably underestimated risk factor for sporadic illness with S. Typhimurium. Improved national surveillance and detailed investigation of travel-related illness are required.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,104
Score d'incertitude au seuil0,792

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,238 · 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 tête enseignante, 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

Citations52
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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