Herd-level prevalence and incidence of porcine epidemic diarrhoea virus (PEDV) and porcine deltacoronavirus (PDCoV) in swine herds in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Porcine epidemic diarrhoea virus (PEDV) and porcine deltacoronavirus (PDCoV) were first identified in Canada in 2014. Surveillance efforts have been instrumental in controlling both diseases. In this study, we provide an overview of surveillance components for the two diseases in Ontario (Canada), as well as PEDV and PDCoV incidence and prevalence measures. Swine herds located in the Province of Ontario, of any type, whose owners agreed to participate in a voluntary industry-led disease control programme (DCP) and with associated diagnostic or epidemiological information about the two swine coronaviruses, were eligible to be included for calculation of disease frequency at the provincial level. PEDV and PDCoV data stored in the industry DCP database were imported into the R statistical software and analysed to produce weekly frequency of incidence counts and prevalence counts, in addition to yearly herd-level incidence risk and prevalence between 2014 and 2016. The yearly herd-level incidence risk of PEDV, based on industry data, was 13.5%, 3.0% and 1.4% (95% CI: 11.1-16.2, 2.0-4.2, 0.8-2.3), while the yearly herd-level incidence risk of PDCoV was 1.1%, 0.3%, and 0.1% (95% CI: 0.5-2.2, 0.1-0.9, 0.0-0.5), for 2014, 2015 and 2016, respectively. Herd-level prevalence estimates for PEDV in the last week of 2014, 2015 and 2016 were 4.4%, 2.3% and 1.4%, respectively (95% CI: 3.1-6.0, 1.5-3.3, 0.8-2.2), while herd-level prevalence estimates for PDCoV in the last week of 2014, 2015 and 2016 were 0.5%, 0.2% and 0.2%, respectively (95% CI: 0.1-1.2, 0.0-0.6, 0.0-0.6). Collectively, our results point to low and decreasing incidence risk and prevalence for PEDV and PDCoV in Ontario, making both diseases possible candidates for disease elimination at the provincial level.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».