Estimates of healthcare utilisation and deaths from waterborne pathogen exposure in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Burden of disease analyses can quantify the relative impact of different exposures on population health outcomes. Gastroenteritis where the causative pathogen was not determined and respiratory illness resulting from exposure to opportunistic pathogens transmitted by water aerosols have not always been considered in waterborne burden of disease estimates. We estimated the disease burden attributable to nine enteric pathogens, unspecified pathogens leading to gastroenteritis, and three opportunistic pathogens leading primarily to respiratory illness, in Ontario, Canada (population ~14 million). Employing a burden of disease framework, we attributed a fraction of annual (year 2016) emergency department (ED) visits, hospitalisations and deaths to waterborne transmission. Attributable fractions were developed from the literature and clinical input, and unattributed disease counts were obtained using administrative data. Our Monte Carlo simulation reflected uncertainty in the inputs. The estimated mean annual attributable rates for waterborne diseases were (per 100 000 population): 69 ED visits, 12 hospitalisations and 0.52 deaths. The corresponding 5th-95th percentile estimates were (per 100 000 population): 13-158 ED visits, 5-22 hospitalisations and 0.29-0.83 deaths. The burden of disease due to unspecified pathogens dominated these rates: 99% for ED visits, 63% for hospitalisations and 40% for deaths. However, when a causative pathogen was specified, the majority of hospitalisations (83%) and deaths (97%) resulted from exposure to the opportunistic pathogens Legionella spp., non-tuberculous mycobacteria and Pseudomonas spp. The waterborne disease burden in Ontario indicates the importance of gastroenteritis not traced back to a particular pathogen and of opportunistic pathogens transmitted primarily through contact with water aerosols.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».