Epidemiology of <i>Campylobacter jejuni</i> in raccoons (<i>Procyon lotor</i>) on swine farms and in conservation areas in southern Ontario
Notice bibliographique
Résumé
Campylobacter is a leading cause of foodborne illness in humans worldwide. Sources of infection are often difficult to identify, and are, generally, poorly understood. Recent work suggests that wildlife may represent a source of Campylobacter for human infections. Using a repeated cross-sectional study design, raccoons were trapped on five swine farms and five conservation areas in southern Ontario from 2011 to 2013. Our objectives were to: (a) assess the impact of seasonal, climatic, location, annual and raccoon demographic factors on the occurrence of Campylobacter jejuni in these animals; and (b) identify clusters of C. jejuni in space, time and space-time using spatial scan statistics. Multi-level multivariable logistic regression was used to examine the odds of isolating C. jejuni, with site and animal modelled as random intercepts. The following independent variables were examined: raccoon age and sex, year, location type, season, temperature and rainfall. A total of 1,096 samples were obtained from 627 raccoons; 46.3% were positive for C. jejuni. The following interactions and their main effects were significant (p < .05) and retained in the final model: season × temperature, year × rainfall, year × temperature. Based on the results from our multivariable model and spatial scan statistics, climatic variables (i.e. rainfall, temperature and season) were associated with the carriage of C. jejuni by raccoons, but the effects were not consistent, and varied by location and year. Although raccoons may pose a zoonotic risk due to their carriage of Campylobacter, further work is required to characterize the transmission and movement of this microorganism within the ecosystem.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».