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Enregistrement W3017176746 · doi:10.1371/journal.pone.0231724

Novel insights into serodiagnosis and epidemiology of Erysipelothrix rhusiopathiae, a newly recognized pathogen in muskoxen (Ovibos moschatus)

2020· article· en· W3017176746 sur OpenAlexafffundabout
Fabien Mavrot, Karin Orsel, Wendy Hutchins, Layne G. Adams, Kimberlee B. Beckmen, John E. Blake, Sylvia Checkley, Tracy Davison, Juliette Di Francesco, Brett Elkin, Lisa‐Marie Leclerc, Angela Schneider, Matilde Tomaselli, Susan Kutz

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueMicrobial infections and disease research
Établissements canadiensGovernment of NunavutGovernment of Northwest TerritoriesUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Park ServiceU.S. Geological SurveyArcticNetNunavut General Monitoring PlanPolar Knowledge CanadaSafari Club International Foundation
Mots-clésErysipelothrix rhusiopathiaeSeroprevalencePopulationBiologyVeterinary medicineSerologyArcticZoologyGeographyEcologyMicrobiologyEnvironmental healthMedicineImmunologyAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Muskoxen are a key species of Arctic ecosystems and are important for food security and socio-economic well-being of many Indigenous communities in the Arctic and Subarctic. Between 2009 and 2014, the bacterium Erysipelothrix rhusiopathiae was isolated for the first time in this species in association with multiple mortality events in Canada and Alaska, raising questions regarding the spatiotemporal occurrence of the pathogen and its potential impact on muskox populations. MATERIALS AND METHODS: We adapted a commercial porcine E. rhusiopathiae enzyme-linked immunosorbent assay to test 958 blood samples that were collected from muskoxen from seven regions in Alaska and the Canadian Arctic between 1976 and 2017. The cut-off between negative and positive results was established using mixture-distribution analysis, a data-driven approach. Based on 818 samples for which a serological status could be determined and with complete information, we calculated trends in sample seroprevalences in population time-series and compared them with population trends in the investigated regions. RESULTS: Overall, 219/818 (27.8%, 95% Confidence Interval: 24.7-31.0) samples were classified as positive for exposure to E. rhusiopathiae. There were large variations between years and regions. Seropositive animals were found among the earliest serum samples tested; 1976 in Alaska and 1991 in Canada. In Alaskan muskoxen, sample seroprevalence increased after 2000 and, in two regions, peak seroprevalences occurred simultaneously with population declines. In one of these regions, concurrent unusual mortalities were observed and E. rhusiopathiae was isolated from muskox carcasses. In Canada, there was an increase in sample seroprevalence in two muskox populations following known mortality events that had been attributed to E. rhusiopathiae. CONCLUSION: Our results indicate widespread exposure of muskoxen to E. rhusiopathiae in western Canada and Alaska. Although not new to the Arctic, we documented an increased exposure to the pathogen in several regions concurrent with population declines. Understanding causes for the apparent increased occurrence of this pathogen and its association with large scale mortality events for muskoxen is critical to evaluate the implications for wildlife and wildlife-dependent human populations in the Arctic.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,093
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,183 · 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

Citations28
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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