Measuring animal exposure in Canada: Foodbook study, 2014–2015
Notice bibliographique
Résumé
Animal companionship can have many physical and psychological benefits; however, animals can also be a source of zoonotic infection, including enteric illnesses; it has been estimated that in Canada, nearly 85,000 enteric illnesses due to eight pathogens occur each year related to animal contact. There is a lack of baseline data on animal-related exposures in Canada and around the world. This information is critical to inform quantitative and qualitative risk assessments to prioritize intervention efforts in public health and reduce the associated burden of enteric illness. To help address this issue and assist evaluation of the risks associated with animal contact, the Foodbook study, conducted in 2014-2015, assessed exposure to animals, animal food and animal-related venues within the last 7 days among Canadians. Data were analysed by province and territory, age group and urban/rural residency. Overall, dogs and cats were the most commonly reported animal exposures (43.3% and 31.9%, respectively). The data suggest farm animal exposure occurs primarily at a farm/barn, and to a lesser extent at other animal-related venues (e.g., petting zoos or agricultural fairs). Approximately one in 25 respondents handled raw pet food within the last 7 days; the majority of which had also been exposed to a dog (86.4%). Children aged 0-9 years reported relatively high exposure to four types of high-risk animals: rodents (5.6%), poultry (4.0%), reptiles (2.1%) and amphibians (1.8%); with the most vulnerable children aged <5 years also reporting exposure to many of these high-risk animals. These results highlight potential areas for targeted intervention that can focus on high-risk populations (e.g., young children) exhibiting potentially risky behaviour such as being exposed to certain high-risk animals, or handling pet food, treats and raw pet food diets. Additionally, these results support the need to better understand the burden of enteric illness associated with animals and their environments.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».