Risk maps for range expansion of the Lyme disease vector, Ixodes scapularis, in Canada now and with climate change
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Lyme disease is the commonest vector-borne zoonosis in the temperate world, and an emerging infectious disease in Canada due to expansion of the geographic range of the tick vector Ixodes scapularis. Studies suggest that climate change will accelerate Lyme disease emergence by enhancing climatic suitability for I. scapularis. Risk maps will help to meet the public health challenge of Lyme disease by allowing targeting of surveillance and intervention activities. RESULTS: A risk map for possible Lyme endemicity was created using a simple risk algorithm for occurrence of I. scapularis populations. The algorithm was calculated for each census sub-division in central and eastern Canada from interpolated output of a temperature-driven simulation model of I. scapularis populations and an index of tick immigration. The latter was calculated from estimates of tick dispersion distances by migratory birds and recent knowledge of the current geographic range of endemic I. scapularis populations. The index of tick immigration closely predicted passive surveillance data on I. scapularis occurrence, and the risk algorithm was a significant predictor of the occurrence of I. scapularis populations in a prospective field study. Risk maps for I. scapularis occurrence in Canada under future projected climate (in the 2020s, 2050s and 2080s) were produced using temperature output from the Canadian Coupled Global Climate Model 2 with greenhouse gas emission scenario enforcing 'A2' of the Intergovernmental Panel on Climate Change. CONCLUSION: We have prepared risk maps for the occurrence of I. scapularis in eastern and central Canada under current and future projected climate. Validation of the risk maps provides some confidence that they provide a useful first step in predicting the occurrence of I. scapularis populations, and directing public health objectives in minimizing risk from Lyme disease. Further field studies are needed, however, to continue validation and refinement of the risk maps.
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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 découle