Epidemiology of Shiga Toxin-Producing Escherichia coli O157 in the Province of Alberta, Canada, 2009–2016
Notice bibliographique
Résumé
Shiga toxin-producing Escherichia coli (STEC) infections are the product of the interaction between bacteria, phages, animals, humans, and the environment. In the late 1980s, Alberta had one of the highest incidences of STEC infections in North America. Herein, we revisit and contextualize the epidemiology of STEC O157 human infections in Alberta for the period 2009–2016. STEC O157 infections were concentrated in large urban centers, but also in rural areas with high cattle density. Hospitalization was often required when the Shiga toxin genotype stx2a stx2c was involved, however, only those aged 60 years or older and infection during spring months (April to June) independently predicted that need. Since the late 1980s, the rate of STEC O157-associated hemolytic uremic syndrome (HUS) in Alberta has remained unchanged at 5.1%, despite a marked drop in the overall incidence of the infection. While Shiga toxin genotypes stx1a stx2c and stx2a stx2c seemed associated with HUS, only those aged under 10 years and infection during spring months were independently predictive of that complication. The complexity of the current epidemiology of STEC O157 in Alberta highlights the need for a One Health approach for further progress to be made in mitigating STEC morbidity.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».