MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3011274834 · doi:10.1016/j.fawpar.2020.e00079

Bayesian risk assessment model of human cryptosporidiosis cases following consumption of raw Eastern oysters (Crassostrea virginica) contaminated with Cryptosporidium oocysts in the Hillsborough River system in Prince Edward Island, Canada

2020· article· en· W3011274834 sur OpenAlexafffundabout
Thitiwan Patanasatienkul, Spencer J. Greenwood, J. Trenton McClure, Jeff Davidson, Ian A. Gardner, Javier Sánchez

Notice bibliographique

RevueFood and Waterborne Parasitology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueParasitic Infections and Diagnostics
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesDepartment of Health, Western Cape GovernmentFisheries and Oceans CanadaCanada Excellence Research Chairs, Government of CanadaPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésCrassostreaCryptosporidiumBiologyOutbreakOysterVeterinary medicineCryptosporidium parvumFisheryShellfishToxicologyFecesEcologyAquatic animalMicrobiologyVirologyMedicineFish <Actinopterygii>

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Cryptosporidium spp. has been associated with foodborne infectious disease outbreaks; however, it is unclear to what extent raw oyster consumption poses a risk to public health. Control of Cryptosporidium in shellfish harvest seawater in Canada is not mandatory and, despite relay/depuration processes, the parasite can remain viable in oysters for at least a month (depending on initial loads and seawater characteristics). Risks of human infection and illness from exposure to oysters contaminated with Cryptosporidium oocysts were assessed in a Bayesian framework. Two data sets were used: counts of oocysts in oysters harvested in Approved, Restricted, and Prohibited zones of the Hillsborough River system; and oocyst elimination rate from oysters exposed to oocysts in laboratory experiments. A total of 20 scenarios were assessed according to number of oysters consumed in a single serving (1, 10 and 30) and different relay times. The median probability of infection and developing cryptosporidiosis (e.g. illness) due to the consumption of raw oysters in Prince Edward Island was zero for all scenarios. However, the 95th percentiles ranged from 2% to 81% and from 1% to 59% for probability of infection and illness, respectively. When relay times were extended from 14 to 30 days and 10 oysters were consumed in one serving from the Restricted zones, these probabilities were reduced from 35% to 16% and from 15% to 7%, respectively. The 14-day relay period established by Canadian authorities for harvesting in Restricted zones seems prudent, though insufficient, as this relay period has been shown to be enough to eliminate fecal coliforms but not Cryptosporidium oocysts, which can remain viable in the oyster for over a month. Extending relay periods of 14 and 21 days for oysters harvested in Restricted zones to 30 days is likely insufficient to substantially decrease the probability of infection and illness. The highest risk was found for oysters that originated in Prohibited zones. Our findings suggest that Cryptosporidium oocysts are a potential cause of foodborne infection and illness when consuming raw oysters from Hillsborough River, one of the most important oyster production bays on Prince Edward Island. We discuss data gaps and limitations of this work in order to identify future research that can be used to reduce the uncertainties in predicted risks.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,774
Score d'incertitude au seuil0,449

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,240 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueFood and Waterborne ParasitologyMême sujetParasitic Infections and DiagnosticsTravaux en français237 207