DEMOGRAPHIC AND ENVIRONMENTAL FACTORS ASSOCIATED WITH BAYLISASCARIS PROCYONIS INFECTION OF RACCOONS (PROCYON LOTOR) IN ONTARIO, CANADA
Notice bibliographique
Résumé
The raccoon (Procyon lotor) roundworm, Baylisascaris procyonis, is an emerging wildlife zoonosis of public health significance in North America. Although the adult stage typically causes no disease in raccoons, the larval stage can cause significant disease in a variety of species, including humans. Raccoons often use human environments, which may increase the risk of B. procyonis exposure in people, particularly in urban settings. Because of this, our objectives were to identify host and environmental risk factors associated with the prevalence and intensity of B. procyonis infection in raccoons in Ontario, Canada. Between 2013 and 2016, 1,539 raccoons were collected and examined for the presence of B. procyonis. Thereafter, we analyzed our data for the influence of age, sex, fat stores, human population size, land use classification, season, and year of collection on the prevalence and intensity of infection. With multilevel logistic regression models, we identified significant associations between prevalence and host age, prevalence and amount of fat stores, and prevalence and season of collection; a significant two-way interaction was also identified between host sex and land use classification. Additionally, by using multilevel negative binomial regression models, we identified significant associations between the intensity of parasite infection and season of collection, as well as three significant two-way interactions: host sex and land use classification, host age and land use classification, and host sex and amount of fat stores. These findings help provide a more complete understanding of B. procyonis ecology in raccoons, including identifying associations between different environments and B. procyonis, which may assist in the development of future risk management strategies.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 ».