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Enregistrement W3138743044 · doi:10.1186/s13071-021-04646-0

Masting by beech trees predicts the risk of Lyme disease

2021· article· en· W3138743044 sur OpenAlex
Cindy Bregnard, Olivier Rais, Maarten J. Voordouw

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueParasites & Vectors · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueVector-borne infectious diseases
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesBundesamt für GesundheitNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaSaskatchewan Health Research FoundationSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungNational Science Foundation
Mots-clésBeechBiologyLyme diseaseEntomologyParasitologyEcologyZoologyVirology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The incidence of Lyme borreliosis and other tick-borne diseases is increasing in Europe and North America. There is currently much interest in identifying the ecological factors that determine the density of infected ticks as this variable determines the risk of Lyme borreliosis to vertebrate hosts, including humans. Lyme borreliosis is caused by the bacterium Borrelia burgdorferi sensu lato (s.l.) and in western Europe, the hard tick Ixodes ricinus is the most important vector. METHODS: Over a 15-year period (2004-2018), we monitored the monthly abundance of I. ricinus ticks (nymphs and adults) and their B. burgdorferi s.l. infection status at four different elevations on a mountain in western Switzerland. We collected climate variables in the field and from nearby weather stations. We obtained data on beech tree seed production (masting) from the literature, as the abundance of Ixodes nymphs can increase dramatically 2 years after a masting event. We used generalized linear mixed effects models and AIC-based model selection to identify the ecological factors that influence inter-annual variation in the nymphal infection prevalence (NIP) and the density of infected nymphs (DIN). RESULTS: We found that the NIP decreased by 78% over the study period. Inter-annual variation in the NIP was explained by the mean precipitation in the present year, and the duration that the DNA extraction was stored in the freezer prior to pathogen detection. The DIN decreased over the study period at all four elevation sites, and the decrease was significant at the top elevation. Inter-annual variation in the DIN was best explained by elevation site, year, beech tree masting index 2 years prior and the mean relative humidity in the present year. This is the first study in Europe to demonstrate that seed production by deciduous trees influences the density of nymphs infected with B. burgdorferi s.l. and hence the risk of Lyme borreliosis. CONCLUSIONS: Public health officials in Europe should be aware that masting by deciduous trees is an important predictor of the risk of Lyme borreliosis.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,223 · 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