Characterizing areas of potential human exposure to eastern equine encephalitis virus using serological and clinical data from horses
Notice bibliographique
Résumé
Eastern equine encephalitis (EEE) is a rare but severe emerging vector-borne disease affecting human and animal populations in the northeastern United States where it is endemic. Key knowledge gaps remain about the epidemiology of EEE virus (EEEV) in areas where its emergence has more recently been reported. In Eastern Canada, viral activity has been recorded in mosquitoes and horses throughout the 2000s but cases of EEEV in humans have not been reported so far. This study was designed to provide an assessment of possible EEEV human exposure by modelling environmental risk factors for EEEV in horses, identifying high-risk environments and mapping risk in the province of Quebec, Canada. According to logistic models, being located near wooded swamps was a risk factor for seropositivity or disease in horses [odds ratio (OR) 4·15, 95% confidence interval (CI) 1·16-14·8) whereas being located on agricultural lands was identified as protective (OR 0·75, 95% CI 0·62-0·92). A better understanding of the environmental risk of exposure to EEEV in Canada provides veterinary and public health officials with enhanced means to more effectively monitor the emergence of this public health risk and design targeted surveillance and preventive measures.
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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 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 ».