Dogs (Canis familiaris) as Sentinels for Human Infectious Disease and Application to Canadian Populations: A Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
In a world where climate change, vector expansion, human activity, and pathogen dispersal do not respect boundaries, the human–animal–pathogen interface has become less defined. Consequently, a One Health approach to disease surveillance and control has generated much interest across several disciplines. This systematic review evaluates current global research on the use of domestic dogs as sentinels for human infectious disease, and critically appraises how this may be applied within Canada. Results highlighted a bias in research from high- and middle-income-economy countries, with 35% of the studies describing data from the Latin America/Caribbean region, 25% from North America, and 11% from the European/Central Asia region. Bacteria were the most studied type of infectious agent, followed by protozoa, viruses, helminths, and fungi. Only six out of 142 studies described disease in Canada: four researched a variety of pathogens within Indigenous communities, one researched Borrelia burgdorferi in British Columbia, and one researched arboviruses in Quebec. Results from this review suggest that dogs could provide excellent sentinels for certain infectious-disease pathogens in Canada, yet are currently overlooked. Further research into the use of dog-sentinel surveillance is specifically recommended for California serogroup viruses, Chikungunya virus, West Nile virus, Lyme borreliosis, Rickettsia spp., Ehrlichia spp., and Dirofilaria immitis.
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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 | 0,007 | 0,031 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».