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Enregistrement W3021453424 · doi:10.1111/zph.12709

A case–case study comparing the individual risk factors and symptomatology of <i>Salmonella</i> Heidelberg and <i>Salmonella</i> Typhimurium in Ontario in 2015, following implementation of the Ontario Investigation Tools

2020· article· en· W3021453424 sur OpenAlexaffabout
Katherine Paphitis, David L. Pearl, Olaf Berke, Scott A. McEwen, Lise A. Trotz‐Williams

Notice bibliographique

RevueZoonoses and Public Health · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSalmonella and Campylobacter epidemiology
Établissements canadiensGuelph Wellington Seniors AssociationUniversity of GuelphGuelph General HospitalPublic Health Ontario
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSerotypeSalmonellaOdds ratioRisk factorCase-control studyMedicineLogistic regressionDemographyEnvironmental healthBiologyInternal medicineVirologyGeneticsBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Salmonella Heidelberg and Salmonella Typhimurium are among the most common serotypes responsible for human salmonellosis in Ontario. Introduction of the Ontario Investigation Tools (OIT) in 2014 allowed for standardized case investigation and reporting. This study compared the risk factors and symptomatology for sporadic S. Heidelberg and S. Typhimurium cases reported in Ontario in 2015, following implementation of the OIT. Multilevel logistic regression models were applied to assess associations between serotype and individual-level demographic characteristics, exposures and symptoms for sporadic confirmed cases of S. Heidelberg and S. Typhimurium in Ontario in 2015. There were 476 sporadic cases of S. Typhimurium (n = 278) and S. Heidelberg (n = 198) reported in Ontario in 2015. There were significant associations between the odds of the isolate from a case being one of these serotypes, and travel, consumption of sprouts (any type), contact with reptiles and development of malaise, fever or bloody diarrhoea. The S. Typhimurium and S. Heidelberg cases differed in both symptom presentation and risk factors for illness. Case-case comparisons of Salmonella serotypes have some advantages over case-control studies in that these are less susceptible to selection and recall bias while allowing for rapid comparison of cases to identify potential high-risk exposures that are unique to one of the serotypes when compared to the other. Comparing cases of two different Salmonella serotypes can help to highlight risk factors that may be uniquely associated with one serotype, or more strongly associated with one serotype compared to another. This information may be useful for understanding relative source attribution between common serotypes of Salmonella.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,088
Score d'incertitude au seuil0,275

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,132
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,160 · 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 tête enseignante, 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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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