MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3207186612 · doi:10.1016/j.onehlt.2021.100338

The impact of the initial public health response to COVID-19 on swine health surveillance in Ontario

2021· article· en· W3207186612 sur OpenAlex

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.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueOne Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueAnimal Virus Infections Studies
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesCanada First Research Excellence Fund
Mots-clésPandemicMycoplasma hyopneumoniaeCoronavirus disease 2019 (COVID-19)MedicinePublic healthVeterinary medicineEnvironmental healthDemographyVirologyDiseaseInfectious disease (medical specialty)Internal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

COVID-19 restrictions and the pandemic have affected animal health and food production through the disease's effects on human activities. COVID-19 impact on swine health surveillance can be assessed by investigating submissions and test positivity for pathogens before and after COVID-19 restrictions. PRRSV, Influenza A virus, Mycoplasma hyopneumoniae and PCV-2 are considered important and economically challenging respiratory diseases for the swine populations. By reviewing test results from swine samples submitted for diagnostic testing to a regional diagnostic laboratory, and by assessing total submissions, total positive tests, and the proportion of positive tests at weekly intervals with time series techniques and generalized linear regression models, we evaluated COVID-19's impact on the monitoring of these respiratory pathogens in Ontario, Canada. We classified weeks that fell from week 12 through week 24 in each year as pandemic equivalent weeks and the non-pandemic weeks included all other weeks. The pandemic period in 2020 resulted in a significantly higher number of submissions (p < 0.05) and PRRSV positive submission counts (p < 0.05) when compared to equivalent time periods in previous years; however, no changes could be detected in the odds of weekly PRRSV submission positivity. Weekly positive proportions of PCV-2 tests were higher during the pandemic period in 2020 compared with the pandemic equivalent period in 2018 and 2017. The counts of submissions that requested tests for PRRSV, Influenza A virus and M. hyopneumonia combined, as well as the number of submissions and the proportions of submissions that tested negative for these multiple respiratory pathogens were not significantly different between the pandemic period in 2020 and other periods examined. Our findings indicate that swine producers, in conjunction with various private and public veterinary support services, continued monitoring and performing diagnostic screening on farms for economically important animal diseases despite complications resulting from COVID-19 public health restrictions. PRRSV continues to have a serious impact on swine health. The absence of an increased proportion of negative tests for individual or groups of pathogens, or an accompanying increase in submissions during the 2020 pandemic period suggests that no new undetected pathogens with an impact on respiratory signs in swine were introduced during this time.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,423
Score d'incertitude au seuil0,925

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,192
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,198 · 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