Effects of Large-Scale Oceanic Phenomena on Non-Cholera Vibriosis Incidence in the United States: Implications for Climate Change
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose Epidemics of diarrhea caused by toxigenic strains of Vibrio cholerae are of global public health concern, but non-cholera Vibrio (NCV) species are also important causes of disease. These pathogens are thermophilic, and climate change could increase the risk of NCV infection. The El Niño Southern Oscillation (ENSO) is a “natural experiment” that may presage ocean warming effects on disease incidence. Method We obtained vibriosis case counts in the United States by digitizing annual reports from the U.S. Cholera and Other Vibrio Illness Surveillance system. Trends and environmental impacts (of ENSO and the North Atlantic Oscillation) were evaluated using negative binomial and distributed nonlinear lag models. Associations between latitude and changing risk were evaluated with meta-regression. Results Trend models demonstrated significant seasonality (P < 0.001) and a 7% annual increase in disease risk from 1999 to 2014 (annual IRR 1.071, 95% CI 1.061-1.081). Distributed lag models demonstrated increased vibriosis risk following ENSO conditions over the subsequent 12 months (integrated RR 1.940, 95% CI 1.298-2.901). The rate of change in vibriosis risk increased with state latitude (RR per 10° increase 1.066, 95% CI 1.027-1.107). Conclusion Vibriosis risk in the United States appears to be impacted by irregular large-scale ocean warming and exhibits a north-south gradient in rate of change as would be expected if changing disease incidence is attributable to ocean warming. Vulnerable populations, which include high-income countries with well-developed public health systems, may experience increased risk of this disease as a result of climate change.
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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 | 0,013 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,011 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,002 | 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 ».