Estimating the Relative Role of Various Subcategories of Food, Water, and Animal Contact Transmission of 28 Enteric Diseases in Canada
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Enteric illness represents a significant burden of illness in Canada and internationally. Building on previous research, an expert elicitation was undertaken to explore the routes of transmission for 28 pathogens involved in enteric illness in Canada. This article considers the subcategories of foodborne, waterborne, and animal contact transmission. METHODS: As part of an expert elicitation, 31 experts were asked to provide estimates of source attribution for subcategories of foodborne (n = 15), waterborne (n = 10), and animal contact (n = 3) transmission. The results from an online survey were combined using triangular probability distributions, and median and 90% credible intervals were produced. The total proportion and estimated number of cases of enteric illness attributable to each type of food commodity, water source, and animal exposure route were calculated using results from the larger elicitation survey and from a recent Canadian foodborne burden of illness study (Thomas et al., 2013). RESULTS: Thirty experts provided foodborne subcategory estimates for 15/28 pathogens, waterborne subcategory estimates for 14/28 pathogens and animal contact subcategory estimates for 5/28. The elicitation identified raw produce, recreational water, and farm animal contact as important risk factors for enteric illness. These results also highlighted the complexity of transmission, with greater uncertainty for certain pathogens and routes of transmission. CONCLUSIONS: This study is the first of its kind to explore subcategories of foodborne, waterborne, and animal contact transmission across such a range of enteric pathogens. Despite inherent uncertainty, these estimates present an important quantitative synthesis of the roles of foodborne commodities, water sources, and pathways of animal contact in the transmission of enteric illness in Canada.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».