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Enregistrement W3094226597 · doi:10.14745/ccdr.v46i10a08

Sentinel surveillance of Lyme disease risk in Canada, 2019: Results from the first year of the Canadian Lyme Sentinel Network (CaLSeN)

2020· article· en· W3094226597 sur OpenAlexafffundvenueabout
Camille Guillot, J Badcock, Katie M. Clow, Jennifer Cram, Shaun J. Dergousoff, Antonia Dibernardo, Michelle Evason, Erin Fraser, Eleni Galanis, Salima Gasmi, Greg J. German, Douglas T Howse, Claire M. Jardine, Emily Jenkins, Jules K. Koffi, Manisha A. Kulkarni, L. Robbin Lindsay, Genevieve Lumsden, Roman McKay, Muhammad Morshed, Douglas Munn, Mark P. Nelder, Joe R. Nocera, Marion Ripoche, Kateryn Rochon, Curtis Russell, Andreea M. Slatculescu, Benoit Talbot, Karine Thivierge, Maarten J. Voordouw, Catherine Bouchard, Patrick A. Leighton

Notice bibliographique

RevueCanada Communicable Disease Report · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueVector-borne infectious diseases
Établissements canadiensSte. Anne's HospitalUniversity of ManitobaPublic Health OntarioKingston Health Sciences CentreUniversity of OttawaHealth PEIUniversity of Prince Edward IslandPublic Health Agency of CanadaAgriculture and Agri-Food CanadaNova Scotia Health AuthorityBC Centre for Disease ControlUniversity of British ColumbiaUniversity of GuelphGovernment of New BrunswickUniversity of New BrunswickUniversity of SaskatchewanUniversité de MontréalUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesMinistère de la SantéMinistère de la Santé et des Services sociauxCanadian Institutes of Health ResearchInstitut National de Santé Publique du Québec
Mots-clésIxodes scapularisBorrelia burgdorferiLyme diseaseTickIxodesBabesiosisBorreliaBiologyVeterinary medicineVirologyMedicineIxodidae

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Lyme disease is an emerging vector-borne zoonotic disease of increasing public health importance in Canada.As part of its mandate, the Canadian Lyme Disease Research Network (CLyDRN) launched a pan-Canadian sentinel surveillance initiative, the Canadian Lyme Sentinel Network (CaLSeN), in 2019.Objectives: To create a standardized, national sentinel surveillance network providing a real-time portrait of the evolving environmental risk of Lyme disease in each province. Methods:A multicriteria decision analysis (MCDA) approach was used in the selection of sentinel regions.Within each sentinel region, a systematic drag sampling protocol was performed in selected sampling sites.Ticks collected during these active surveillance visits were identified to species, and Ixodes spp.ticks were tested for infection with Borrelia burgdorferi, Borrelia miyamotoi, Anaplasma phagocytophilum, Babesia microti and Powassan virus Results: In 2019, a total of 567 Ixodes spp.ticks (I.scapularis [n=550]; I. pacificus [n=10]; and I. angustus [n=7]) were collected in seven provinces: British Columbia, Manitoba, Ontario, Québec, New Brunswick, Nova Scotia and Prince Edward Island.The highest mean tick densities (nymphs/100 m 2 ) were found in sentinel regions of Lunenburg (0.45), Montréal (0.43) and Granby (0.38).Overall, the Borrelia burgdorferi prevalence in ticks was 25.2% (0%-45.0%).One I. angustus nymph from British Columbia was positive for Babesia microti, a first for the province.The deer tick lineage of Powassan virus was detected in one adult I. scapularis in Nova Scotia.Conclusion: CaLSeN provides the first coordinated national active surveillance initiative for tick-borne disease in Canada.Through multidisciplinary collaborations between experts in each province, the pilot year was successful in establishing a baseline for Lyme disease risk across the country, allowing future trends to be detected and studied.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,224

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0020,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations48
Publié2020
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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