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Enregistrement W3094612360 · doi:10.14745/ccdr.v46i10a08f

Surveillance sentinelle du risque de la maladie de Lyme au Canada, 2019 : résultats de la première année du Réseau sentinelle canadien de surveillance de la maladie de Lyme (ReSCaL)

2020· article· fr· W3094612360 sur OpenAlexaffvenueabout
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, M Kulkarni, Lisa Lindsay, G 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

RevueRelevé des maladies transmissibles au Canada · 2020
Typearticle
Languefr
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueVector-borne infectious diseases
Établissements canadiensSte. Anne's HospitalPublic Health OntarioKingston Health Sciences CentreUniversity of OttawaHealth PEIPublic Health Agency of CanadaUniversity of Prince Edward IslandUniversity of ManitobaInstitut National de Santé Publique du QuébecAgriculture 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 MontréalCTT Group (Canada)Université de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

CONTEXTE : La maladie de Lyme est une zoonose émergente à transmission vectorielle d’importance croissante au Canada en termes de santé publique. Dans le cadre de son mandat, le Canadian Lyme Disease Research Network (CLyDRN) a mis en place en 2019 une initiative de surveillance sentinelle au niveau pancanadien, le Réseau sentinelle canadien de la surveillance de la maladie de Lyme (ReSCaL). OBJECTIFS : La création d’un réseau de surveillance sentinelle national permettant d’évaluer l’évolution du risque environnemental de la maladie de Lyme en temps réel dans chaque province. MÉTHODES : Une approche d’analyse décisionnelle multicritère (ADMC) a été utilisée pour la sélection des régions sentinelles. Dans chaque région sentinelle, un protocole d’échantillonnage systématique par méthode de la flanelle a été réalisé dans des sites d’échantillonnage sélectionnés. Les tiques collectées au cours de ces visites de surveillance active ont été identifiées par espèce, et seulement les tiques Ixodes spp. ont été testées pour détecter des agents pathogènes tels que Borrelia burgdorferi, Borrelia miyamotoi, Anaplasma phagocytophilum, Babesia microti et le virus Powassan. RÉSULTATS : En 2019, un total de 567 tiques Ixodes spp. (I. scapularis [n = 550]; I. pacificus [n = 10]; et I. angustus [n = 7]) ont été collectées dans sept provinces : en Colombie-Britannique, au Manitoba, en Ontario, au Québec, au Nouveau-Brunswick, en Nouvelle-Écosse et à Île-du-Prince-Édouard. Les plus hautes densités moyennes de tiques (nymphes/100 m2) ont été observées dans les régions sentinelles de Lunenburg (0,45), Montréal (0,43) et Granby (0,38). Globalement, la prévalence de la Borrelia burgdorferi chez les tiques était de 25,2 % (entre 0 % et 45,0 %). En Colombie-Britannique, une nymphe I. angustus a testé positive pour Babesia microti, une première dans la province. La lignée du virus Powassan a été détectée chez une I. scapularis adulte en Nouvelle-Écosse. CONCLUSION : Le ReSCaL représente la première initiative nationale de surveillance active pour les maladies transmises par les tiques au Canada. Grâce à des collaborations multidisciplinaires entre des experts provinciaux, l’année pilote a permis d’établir une référence de base pour le risque de maladie de Lyme au pays, et permettra l’étude des tendances futures.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies, Intégrité de la recherche, Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,143
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,199 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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