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Enregistrement W3167799478 · doi:10.14745/ccdr.v47i56a03

Salmonella enterica serovars associated with bacteremia in Canada, 2006–2019

2021· article· en· W3167799478 sur OpenAlexaffvenueabout
Sandeep Tamber, Brendan Dougherty, Kimberly Nguy

Notice bibliographique

RevueCanada Communicable Disease Report · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSalmonella and Campylobacter epidemiology
Établissements canadiensPublic Health Agency of CanadaHealth Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSerotypeSalmonellaBacteremiaSalmonella entericaSepsisMedicineMicrobiologyBiologyInternal medicineBacteriaAntibiotics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Members of the bacterial genus Salmonella cause salmonellosis, a disease with a spectrum of clinical presentations from a self-limiting gastroenteritis to more severe bacteremia, organ failure and sepsis. The genus consists of over 2,600 serological variants (serovars). Important differences in the pathogenesis of Salmonella serovars have been noted. Objective: The purpose of this study was to determine which Salmonella serovars were more likely to be associated with bacteremia in Canada. Methods: Information on the total number of Salmonella infections and blood isolations reported to the National Enteric Surveillance Program (NESP) from 2006 to 2019 was extracted for each serovar. The risk (proportion) and likelihood (odds) of bacteremia were calculated for all serovars. Results: Of the 96,082 Salmonella cases reported to the NESP during the 14-year study period, 4.4% (95% CI: 4.3%–4.6%) were bacteremic. Twenty nontyphoidal Salmonella (NTS) serovars were associated with lower rates of bacteremia compared to all NTS serovars, and 19 NTS serovars were identified as having higher rates. Heidelberg, Oranienburg, Schwarzengrund, Virchow, Panama and Poona among the top 25 most commonly reported serovars in Canada during the study period. Conclusion: The identification of serovars associated with Salmonella bacteremia in Canada is a first step towards understanding differences in pathogenesis and disease presentation.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,860

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,173 · 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 tête enseignante, 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

Citations20
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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