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Enregistrement W2799303791 · doi:10.1111/imj.13786

Seafood‐borne parasitic diseases in Australia: are they rare or underdiagnosed?

2018· article· en· W2799303791 sur OpenAlexfundno aff
Shokoofeh Shamsi, Harsha Sheorey

Notice bibliographique

RevueInternal Medicine Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueParasite Biology and Host Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitute of Infection and Immunity
Mots-clésMedicineFish <Actinopterygii>HelminthsEnvironmental healthDifferential diagnosisSerologyConsumption (sociology)ImmunologyPathologyFisheryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Australia is a multicultural country surrounded by water where seafood is regularly consumed. Literature suggests that some popular edible fish sold in fish markets may be infected with parasites transmissible to humans (notably, anisakids and other helminths); however the number of reported human cases due to these parasites is low. In this article we critically review topical publications to understand whether the low number of human infection is due to lack of expertise in Australia to identify and diagnose accurately seafood-borne parasitic infections. The risk these parasites pose to humans may be underestimated due to: (i) errors or inability of diagnosing these infections, primarily due to less sensitive and specific serological tests and misidentifying parasites without a taxonomist in the diagnostic team; and (ii) medical practitioners not being aware of these parasites or not considering them in the differential diagnosis even in patients with history of regular raw or undercooked seafood consumption.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,985

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0310,001

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.

Tête enseignante Opus0,041
Tête enseignante GPT0,392
Écart entre enseignants0,351 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations68
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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