Leptospirosis in Rio Grande do Sul, Brazil: An Ecosystem Approach in the Animal-Human Interface
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Leptospirosis is an epidemic-prone neglected disease that affects humans and animals, mostly in vulnerable populations. The One Health approach is a recommended strategy to identify drivers of the disease and plan for its prevention and control. In that context, the aim of this study was to analyze the distribution of human cases of leptospirosis in the State of Rio Grande do Sul, Brazil, and to explore possible drivers. Additionally, it sought to provide further evidence to support interventions and to identify hypotheses for new research at the human-animal-ecosystem interface. METHODOLOGY AND FINDINGS: The risk for human infection was described in relation to environmental, socioeconomic, and livestock variables. This ecological study used aggregated data by municipality (all 496). Data were extracted from secondary, publicly available sources. Thematic maps were constructed and univariate analysis performed for all variables. Negative binomial regression was used for multivariable statistical analysis of leptospirosis cases. An annual average of 428 human cases of leptospirosis was reported in the state from 2008 to 2012. The cumulative incidence in rural populations was eight times higher than in urban populations. Variables significantly associated with leptospirosis cases in the final model were: Parana/Paraiba ecoregion (RR: 2.25; CI95%: 2.03-2.49); Neossolo Litolítico soil (RR: 1.93; CI95%: 1.26-2.96); and, to a lesser extent, the production of tobacco (RR: 1.10; CI95%: 1.09-1.11) and rice (RR: 1.003; CI95%: 1.002-1.04). CONCLUSION: Urban cases were concentrated in the capital and rural cases in a specific ecoregion. The major drivers identified in this study were related to environmental and production processes that are permanent features of the state. This study contributes to the basic knowledge on leptospirosis distribution and drivers in the state and encourages a comprehensive approach to address the disease in the animal-human-ecosystem interface.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».