Area-level global and local clustering of human Salmonella Enteritidis infection rates in the city of Toronto, Canada, 2007–2009
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Salmonella enterica serotype Enteritidis (S. Enteritidis) remains a major foodborne pathogen in North America yet studies examining the spatial epidemiology of salmonellosis in urban environments are lacking. Our ecological study combined a number of spatial statistical methods with a geographic information system to assess area-level heterogeneity of S. Enteritidis infection rates in the city of Toronto. METHODS: Data on S. Enteritidis infections between January 1, 2007 and December 31, 2009 were obtained from Ontario's surveillance system, and were grouped and analyzed at the forward sortation area (FSA)-level (an area signified by the first three characters of the postal code). Incidence rates were directly standardized using the FSA-level age- and sex-based standard population. A spatial empirical Bayes method was used to smooth the standardized incidence rates (SIRs). Global clustering of FSAs with high or low non-smoothed SIRs was evaluated using the Getis-Ord G method. Local clustering of FSAs with high, low, or dissimilar non-smoothed SIRs was assessed using the Getis-Ord Gi* and the Local Moran's I methods. RESULTS: Spatial heterogeneity of S. Enteritidis infection rates was detected across the city of Toronto. The non-smoothed FSA-level SIRs ranged from 0 to 16.9 infections per 100,000 person-years (mean = 6.6), whereas the smoothed SIRs ranged from 2.9 to 11.1 (mean = 6.3). The global Getis-Ord G method showed significant (p ≤ 0.05) maximum spatial clustering of FSAs with high SIRs at 3.3 km. The local Getis-Ord Gi* method identified eight FSAs with significantly high SIRs and one FSA with a significantly low SIR. The Local Moran's I method detected five FSAs with significantly high-high SIRs, one FSA with a significantly low-low SIR, and four significant outlier FSAs (one high-low, and three low-high). CONCLUSIONS: Salmonella Enteritidis infection rates clustered globally at a small distance band, suggesting clustering of high SIRs in small distinct areas. This finding was supported by the local cluster analyses, where distinct FSAs with high SIRs, mainly in downtown Toronto, were detected. These areas should be evaluated by future studies to identify risk factors of disease in order to implement targeted prevention and control programs. We demonstrated the usefulness of combining several spatial statistical techniques with a geographic information system to detect geographical areas of interest for further study, and to evaluate spatial processes that influenced S. Enteritidis infection rates. Our study methodology could be applied to other foodborne disease surveillance data.
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 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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».