Risk factor determination and qualitative risk assessment of Mucormycosis in Harbor Porpoise, an emergent fungal disease in Salish Sea marine mammals
Notice bibliographique
Résumé
Mucorales infections are increasing in frequency and are a One Health pathogen of concern. In humans and domestic animals, risk factors include being immunocompromised, elevated circulating serum iron, contaminated open wounds, or metabolic diseases such as ketoacidosis or uncontrolled diabetes. Mucormycosis was first identified in 2012 in Pacific Northwest marine mammals, predominantly in harbor porpoises. We performed an assessment to determine the overall qualitative risk, or risk score, of mucormycosis in harbor porpoises. Risk factors for this disease are unknown in aquatic mammals. In a separate risk factor analysis, potential risk factors such as pollutants, trace metals (e.g., iron), and co-infection with other pathogens (e.g., viruses and Brucella spp.) were examined in mucormycosis cases and noncases using a matched case-control study design, to determine the presence and strength of association of these factors with mucormycosis. Disease severity (gross and histopathology) and exposure scores were multiplied together to obtain the overall risk scores of 9 -16 which corresponded to moderate and severe, respectively. In the risk factor analysis, the factors most strongly associated with a mucormycosis case, relative to a control, were elevated liver iron, decreased blubber thickness, and the decreased ratio of the sum of PCB congeners/sum of PBDE congeners. The results of this study suggest that mucormycosis may pose an inordinately high risk to harbor porpoises (and potentially sympatric species in the Salish Sea such as southern resident killer whales) based on the detected prevalence and the severity of lesions observed at necropsy. However, the risk may be greater on an individual basis compared to the overall population, and is likely related to other factors such as increased POP and heavy metal burdens.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».