Investigation of spatio-temporal clusters of positive leptospirosis polymerase chain reaction test results in dogs in the United States, 2009 to 2016
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Leptospirosis is a zoonotic disease of concern and an investigation of recent spatio-temporal trends of leptospirosis in dogs in the United States is needed. Leptospira PCR testing has become increasingly used in veterinary clinical medicine and these data might provide information on recent trends of disease occurrence. OBJECTIVES: To identify and describe clusters of PCR-positive Leptospira test results in dogs in the United States. ANIMALS: Leptospira real-time PCR test results from dogs (n = 40 118) in the United States from IDEXX Laboratories, Inc., between 2009 and 2016 were included in the analysis. METHODS: In this retrospective study, spatio-temporal clusters for a real-time PCR-positive test were identified using the space-time permutation scan statistic and the centroid of the zip code reported for each test. A maximum spatial window of 20% of the population at risk, and a maximum temporal window of 6 months were used. RESULTS: Seven statistically significant space-time clusters of Leptospira real-time PCR-positive test results were identified across the United States: 1 each located within the states of Arizona (2016), California (2014-2015), Florida (2010), South Carolina (2015), and 1 each located within the south-central region (2015), midwest region (2014), and northeast region (2011). Clusters ranged from 3 to 108 dogs and were identified during all years under study, except 2009, 2012, and 2013. CONCLUSIONS AND CLINICAL IMPORTANCE: The spatial and temporal components of leptospirosis in dogs in this study are similar to those in previous work. However, clusters were identified in new areas, demonstrating the complex epidemiology of this disease.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».