Evaluating area-level spatial clustering of SalmonellaEnteritidis infections and their socioeconomic determinants in the greater Toronto area, Ontario, Canada (2007 – 2009): a retrospective population-based ecological study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There have been only a few region-level ecological studies conducted in Canada investigating enteric infections in humans. Our study objectives were to 1) assess the spatial clustering of Salmonella enterica serotype Enteritidis (S. Enteritidis) human infections in the Greater Toronto Area, and 2) identify underlying area-level associations between S. Enteritidis infection rates and socioeconomic status (SES) indicators that might explain the clustering of infections. METHODS: Retrospective data on S. Enteritidis infections from 2007 to 2009 were obtained from Ontario's reportable disease surveillance database and were grouped at the forward sortation area (FSA) - level. A spatial scan statistic was employed to identify FSA-level spatial clusters of high infection rates. Negative binomial regression was used to identify FSA-level associations between S. Enteritidis infection rates and SES indicators obtained from the 2006 Census of Canada. Global Moran's I statistic was used to evaluate the final model for residual spatial clustering. RESULTS: A spatial cluster that included nine neighbouring FSAs was identified in downtown Toronto. A significant positive curvilinear relationship was observed between S. Enteritidis infection rates and FSA-level average number of children at home per census family. Areas with high and areas with low average median family income had higher infection rates than FSAs with medium average median family income. Areas with a high proportion of visible minority population had lower infection rates than FSAs with a medium proportion of visible minority population. The Moran's I statistic was not significant, indicating that no residual spatial autocorrelation was present after accounting for the SES variables in the final model. CONCLUSIONS: Our study demonstrated that FSAs with high and low average median family income, medium proportion of visible minority population, and high average number of children at home per census family had the highest S. Enteritidis infection rates. These areas should be targeted when designing disease control and prevention programs. Future studies are needed in areas with high S. Enteritidis infection rates to identify sources of environmental contamination of the local food supply, to assess food safety practices at local food markets, retail stores, and restaurants, and to identify novel individual-level risk factors.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».