Rabies surveillance in the United States during 2020
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To provide epidemiological information on animal and human cases of rabies in the US during 2020 and summaries of 2020 rabies surveillance for Canada and Mexico. ANIMALS: All animals submitted for laboratory diagnosis of rabies in the US during 2020. PROCEDURES: State and territorial public health departments and USDA Wildlife Services provided 2020 rabies surveillance data. Data were analyzed temporally and geographically to assess trends in domestic and wildlife rabies cases. RESULTS: During 2020, 54 jurisdictions submitted 87,895 animal samples for rabies testing, of which 85,483 (97.3%) had a conclusive (positive or negative) test result. Of these, 4,479 (5.2%) tested positive for rabies, representing a 4.5% decrease from the 4,690 cases reported in 2019. Texas (n = 580 [12.9%]), Pennsylvania (371 [8.3%]), Virginia (351 [7.8%]), New York (346 [7.7%]), North Carolina (301 [6.7%]), New Jersey (257 [5.7%]), Maryland (256 [5.7%]), and California (248 [5.5%]) together accounted for > 60% of all animal rabies cases reported in 2020. Of the total reported rabid animals, 4,090 (91.3%) involved wildlife, with raccoons (n = 1,403 [31.3%]), bats (1,400 [31.3%]), skunks (846 [18.9%]), and foxes (338 [7.5%]) representing the primary hosts confirmed with rabies. Rabid cats (288 [6.4%]), cattle (43 [1.0%]), and dogs (37 [0.8%]) accounted for 95% of rabies cases involving domestic animals in 2020. No human rabies cases were reported in 2020. CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE: For the first time since 2006, the number of samples submitted for rabies testing in the US was < 90,000; this is thought to be due to factors related to the COVID-19 pandemic, as similar decreases in sample submission were also reported by Canada and Mexico.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 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 ».