Current and future distribution of Ixodes scapularis ticks in Québec: Field validation of a predictive model
Notice bibliographique
Résumé
The incidence of Lyme disease is increasing in Québec and is closely linked to the distribution of Ixodes scapularis ticks. A time-to-establishment model developed in 2012 by Leighton and colleagues predicted the year of tick population establishment for each municipality in eastern Canada. To validate if this model correctly predicted tick distribution in Québec, predicted tick establishment was compared to field data from active tick surveillance (2010-2018) using two criteria: i) the detection of at least one tick and ii) the detection of the three questing stages of the tick. The speed of tick establishment and the increase in the exposed human population by 2100 were predicted with the time-to-establishment model. Field observations were consistent with model predictions. Ticks were detected on average 3 years after the predicted year. The probability of tick detection is significantly higher after the predicted year than before (61% vs 27% of collections). The trend was similar for the detection of three tick stages (16% vs 9% of collections). The average speed of tick range expansion was estimated by the model to be 18 km/year in Québec, with 90% of the human population exposed by 2027. The validation of the time-to-establishment model using field data confirmed that it could be used to project I. scapularis range expansion in Québec, and consequently the increase in Lyme disease risk over the coming decades. This will help public health authorities anticipate and adapt preventive measures, especially in areas not yet affected by Lyme 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».