A Risk Assessment Model to Evaluate the Role of Fecal Contamination in Recreational Water on the Incidence of Cryptosporidiosis at the Community Level in Ontario
Notice bibliographique
Résumé
A quantitative microbial risk assessment model was developed to simulate the role of recreational water contact in the transmission of cryptosporidiosis in a model Ontario community. Stochastic simulations were based on plausible modes of contamination of a pool (literature derived), river (site-specific), and recreational lakes (literature derived). The highest estimated risks of infection were derived from the (highly contaminated) recreational lake scenario, considered the upper end for risk of infection for both children (10 infections per 1,000 swims [5 per thousand: two infections per 1,000 swims; 95 per thousand: three infections per 100 swims]) and adults (four infections per 1,000 swims [5 per thousand: four infections per 1,000 swims; 95 per thousand: one infection per 100 swims]). Simulating the likely Cryptosporidium oocyst concentration in a lane pool that a child would be exposed to following a diarrheal fecal release event resulted in the third highest mean risk of infection (four infections per 10,000 swims [5 per thousand: three infections per 100,000; 95 per thousand: 10 infections per 10,000 swims]). The findings from this study illustrate the need for systematic and standardized research to quantify Cryptosporidium oocyst levels in Canadian public pools and recreational beaches. There is also a need to capture the swimming practices of the Canadian public, including most common forms and frequency measures. The study findings suggest that swimming in natural swim environments and in pools following a recent fecal contamination event pose significant public health risks. When considering these risks relative to other modes of cryptosporidiosis transmission, they are significant.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».