Surveillance for Lyme disease in Canada: 2009–2015
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To summarize seven years of surveillance data for Lyme disease cases reported in Canada from 2009 to 2015.Methods: We describe the incidence over time, seasonal and geographic distribution, demographic and clinical characteristics of reported Lyme disease cases.Logistic regression was used to explore differences between age groups, sex and year to better understand potential demographic risk factors for the occurrence of Lyme disease.Results: The number of reported Lyme disease cases increased more than six-fold, from 144 in 2009 to 917 in 2015, mainly due to an increase in infections acquired in Canada.Most locally acquired cases were reported between May and November.An increase in incidence of Lyme disease was observed in provinces from Manitoba eastwards.This is consistent with our knowledge of range expansion of the tick vectors in this region.In the western provinces the incidence has remained low and stable.All cases reported by Alberta, Saskatchewan and Newfoundland and Labrador were acquired outside of the province, either elsewhere in Canada or abroad.There was a bimodal distribution for Lyme disease by age with peaks at 5-9 and 45-74 years of age.The most common presenting symptom was a single erythema migrans rash (74.2%) and arthritis (35.7%).Variations in the frequency of reported clinical manifestations were observed among age groups and years of study.Conclusion: Lyme disease incidence continues to increase in Canada as does the geographic range of ticks that carry the Lyme disease bacteria.Ongoing surveillance, preventive strategies as well as early disease recognition and treatment will continue to minimize the impact of Lyme disease in Canada.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».