Distribution of <i>Salmonella</i> in Humans, Production Animal Operations and a Watershed in a FoodNet Canada Sentinel Site
Notice bibliographique
Résumé
Salmonella is an important human pathogen, and production animals as well as water are known potential sources. This study helped provide insight into the epidemiology of Salmonella by comparing Salmonella strains found in humans to those detected in production animals and water in the same geographic area and time frame. Salmonella was found in 55% of broiler, 30% of swine, 13% of dairy, and 10% of beef manure samples and 23% of water samples. At the farm level, Salmonella was found on 93% of broiler, 81% of swine, 32% of beef and 30% of dairy farms. Salmonella strains of importance to public health were found in all sources tested; however, they appeared to be more common in the broilers. A number of the farms in this study were mixed farms, in that they had more than one production animal species on the farm. At both the sample and farm levels, beef-only farms had a significantly lower Salmonella prevalence (5% and 7%, respectively) than beef farms with additional production animal species (e.g. poultry) (12% and 42%, respectively) (P ≤ 0.05). Additionally, a number of mixed farms had more than one commodity sampled for this study and similar Salmonella strains by phage type and PFGE were found in the poultry and the other sampled commodity on the farm. This information can help inform the evidence base needed to help target interventions and modify best practices in production agriculture.
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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 ».