Temporal Study of Salmonella enterica Serovars Isolated from Fluff Samples from Ontario Poultry Hatcheries between 2009 and 2018
Notice bibliographique
Résumé
The objectives of this study were to determine the prevalence, temporal trends, seasonal patterns, and temporal clustering of Salmonella enterica isolated from fluff samples from poultry hatcheries in Ontario between 2009 and 2018. A scan statistic was used to identify clusters of common serovars and those of human health concern. A multi-level logistic regression model was used to identify factors (poultry commodity, year, season) associated with S. enterica presence. The period prevalence of S. enterica was 7.5% in broiler hatcheries, 1.6% in layer hatcheries, 7.6% in turkey hatcheries, 29.7% in waterfowl hatcheries, and 13.8% in game-bird hatcheries. An overall increasing trend in S. enterica prevalence was identified in waterfowl and game-bird hatcheries, while a decreasing trend was identified in broiler and turkey hatcheries. Overall, the most common S. enterica serovars were Kentucky, Enteritidis, Heidelberg, and Senftenberg. Salmonella enterica ser. Enteritidis was the most common serovar in waterfowl hatcheries. Temporal clusters were identified for all poultry commodities. Seasonal effects varied by commodity, with the highest odds of S. enterica occurring in the summer and fall. Our study offers information on the prevalence and temporality of S. enterica serovars that might guide prevention and control programs at the hatchery level.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».