Evaluation of Pet‐Related Management Factors and the Risk of <i>Salmonella</i> spp. Carriage in Pet Dogs from Volunteer Households in Ontario (2005–2006)
Notice bibliographique
Résumé
The purpose of this study was to determine pet-related management factors that may be associated with the presence of Salmonella spp. in feces of pet dogs from volunteer households. From October 2005 until May 2006, 138 dogs from 84 households in Ontario were recruited to participate in a cross-sectional study. Five consecutive daily fecal samples were collected from each dog and enrichment culture for Salmonella spp. was performed. A higher than expected number of the dogs (23.2%; 32/138) had at least one fecal sample positive for Salmonella, and 25% (21/84) of the households had at least one dog shedding Salmonella. Twelve serotypes of Salmonella enterica subsp. enterica were identified, with the predominant serotypes being Typhimurium (33.3%; 13/39), Kentucky (15.4%; 6/39), Brandenburg (15.4%; 6/39) and Heidelberg (12.8%; 5/39). Univariable logistic regression models were created with a random effect for household to account for clustering. Statistically significant risk factors for a dog testing positive included having contact with livestock, receiving a probiotic in the previous 30 days, feeding a commercial or homemade raw food diet, feeding raw meat and eggs, feeding a homemade cooked diet, and having more than one dog in the household. In two-variable models that controlled for feeding raw food, the non-dietary variables were no longer statistically significant. These results highlight the potential public health risk of including raw animal products in canine diets.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».