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Enregistrement W2145006234 · doi:10.1017/s0950268813000770

Assessing multiple foodborne, waterborne and environmental exposures of healthy people to potential enteric pathogen sources: effect of age, gender, season, and recall period

2013· article· en· W2145006234 sur OpenAlexafffundabout
Julie David, André Ravel, Andrea Nesbitt, Katarina Pintar, F. Pollari

Notice bibliographique

RevueEpidemiology and Infection · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueViral gastroenteritis research and epidemiology
Établissements canadiensUniversité de MontréalPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesUniversity of WaterlooPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésEnvironmental healthRecallRecall biasTelephone surveyMedicineExposure assessmentWinter seasonDemographyPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Information is lacking in Canada on the frequency of exposures of healthy people to enteric pathogen sources (i.e. water, food, animal contact) at the community level. This information is critical to develop more robust risk assessments and prioritize control measures. A 12-month-long cross-sectional telephone survey of 1200 healthy individuals in a sentinel community was performed. Survey respondents were divided into three recall period groups (3, 7, 14 days). The occurrence of 46 exposures (including water, animal contact, environmental contact and high-risk foods) was assessed per recall period. Effect of age, gender, and season on exposures was modelled and frequencies of exposure were extrapolated. Thirty-five exposures had similar occurrences across recall periods. Age was significant for 23 exposures, season for 18, and gender for three. Exposures that vary by age and season (i.e. bottled water, swimming, etc.) warrant consideration when investigating and analysing cases of enteric illness.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,094
Score d'incertitude au seuil0,520

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,285 · 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

Citations17
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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