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Enregistrement W2911809629 · doi:10.1101/528893

Effects of Large-Scale Oceanic Phenomena on Non-Cholera Vibriosis Incidence in the United States: Implications for Climate Change

2019· preprint· en· W2911809629 sur OpenAlexaff
Chloë Logar‐Henderson, Rebecca Ling, Ashleigh R. Tuite, David N. Fisman

Notice bibliographique

RevuebioRxiv (Cold Spring Harbor Laboratory) · 2019
Typepreprint
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueVibrio bacteria research studies
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCholeraIncidence (geometry)Climate changeDistributed lagGlobal warmingLatitudeGeographyClimatologyPublic healthEnvironmental healthEnvironmental scienceBiologyMedicineEcologyEconomicsVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,069

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,011
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,254 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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