<i>Leptospira</i>Exposure and Gardeners: A Case-Control Seroprevalence Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Leptospira can be found in soil. However, it is unclear whether occupational exposure to soil may represent a risk for Leptospira infection in humans. Therefore, we sought to determine the association of Leptospira IgG seroprevalence with the occupation of gardener, and to determine the epidemiological characteristics of gardeners associated with Leptospira exposure. METHODS: We performed a case-control study in 168 gardeners and 168 age- and gender-matched control subjects without gardening occupation in Durango City, Mexico. The seroprevalence of anti-Leptospira IgG antibodies in cases and controls was determined using an enzyme immunoassay. Bivariate and multivariate analyses were used to assess the association of Leptospira exposure and the characteristics of the gardeners. RESULTS: Anti-Leptospira IgG antibodies were found in 10 (6%) of 168 gardeners and in 15 (8.9%) of 168 control subjects (odds ratio (OR): 0.64; 95% confidence interval (CI): 0.28 - 1.48; P = 0.40). Multivariate analysis showed that Leptospira seropositivity was positively associated with female gender (OR: 5.82; 95% CI: 1.11 - 30.46; P = 0.03), and negatively associated with eating while working (OR: 0.21; 95% CI: 0.05 - 0.87; P = 0.03). In addition, multivariate analysis showed that high anti-Leptospira levels were associated with consumption of boar meat (OR: 28.00; 95% CI: 1.20 - 648.80; P = 0.03). CONCLUSIONS: This is the first case-control study of Leptospira exposure in gardeners. Results do not support an association of Leptospira exposure with the occupation of gardener. However, further studies to confirm the lack of this association are needed. The potential role of consumption of boar meat in Leptospira infection deserves further investigation.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».