West Nile virus illness in Ontario, Canada: 2017
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In Canada, the annual incidence rates of West Nile virus (WNV) illness have fluctuated over the last 15 years. Ontario is one of the provinces in Canada most affected by WNV and, as a result, has implemented robust mosquito and human surveillance programs. OBJECTIVE: To summarize and discuss the epidemiology of WNV illness in Ontario, Canada in 2017, with comparisons to previous years. METHODS: Case data were obtained from the provincial integrated Public Health Information System. Provincial and public health unit (PHU)-specific incidence rates by year were calculated using population data extracted from intelliHEALTH Ontario. RESULTS: In 2017, the incidence of WNV illness in Ontario was 1.1 cases per 100,000 population, with 158 confirmed and probable cases reported by 27 of the province's 36 PHUs. This is the highest rate since 2013, but less than the rate in 2012 (2.0 cases per 100,000 population). Incidence rates in 2017 were highest in Windsor-Essex County and in PHUs in eastern Ontario. While the seasonality is consistent with previous years, the number of cases reported between July and September 2017 was above expected. Most cases were in older age groups (median: 58 years old) and males (59.5% of provincial total); cases with severe outcomes (neurological complications, hospitalizations, deaths) were also disproportionately in older males. CONCLUSION: WNV illness continues to be an ongoing burden in Ontario. The increase in the number of cases reported in 2017, and the increased number of PHUs reporting cases, suggests changing and expanding risk levels in Ontario. Continued mosquito and human surveillance, increased awareness of preventive measures, and early recognition and treatment are needed to mitigate the impact of WNV infections.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».