Spatial patterns of <i>Borrelia burgdorferi</i>, <i>Borrelia miyamotoi</i> and <i>Anaplasma phagocytophilum</i> detected in <i>Ixodes</i> spp. ticks from Canadian companion animals, 2019–2020
Notice bibliographique
Résumé
Increasing temperatures due to climate change have contributed to a northward range expansion of Ixodes scapularis ticks in Canada. These ticks harbour pathogens of public and animal health significance, including Borrelia burgdorferi and Anaplasma phagocytophilum, which cause Lyme disease and anaplasmosis, respectively, in humans, dogs and horses, and Borrelia miyamotoi, which causes a flu-like relapsing fever in humans. To address the risks associated with these vector-borne zoonotic diseases, continuous tick surveillance is advised. This study examined spatial patterns of B. burgdorferi, B. miyamotoi and A. phagocytophilum from ticks submitted through a national study on ticks of companion animals. From 1 April 2019 to 31 March 2020, we received a total of 1541 eligible submissions from 94 veterinary clinics across Canada. Individual and pooled samples of a maximum of either 5 I. scapularis, I. pacificus or I. angustus samples from the same animal and of the same life stage were screened using real-time PCR targeting genes 23S rRNA for Borrelia spp. and msp2 for A. phagocytophilum. Confirmatory testing was conducted on all 23S rRNA positive samples using a duplex assay for ospA and flaB to differentiate B. burgdorferi and B. miyamotoi, respectively. Prevalence estimates were highest (>20%) for B. burgdorferi in southwestern Manitoba, eastern Ontario, southwestern Quebec, New Brunswick and Nova Scotia. Estimates of B. miyamotoi and A. phagocytophilum were much lower (<5%), except for higher A. phagocytophilum (>5%) estimates for southern Manitoba, eastern Ontario and Prince Edward Island. Findings from this study, combined with other surveillance approaches, can be used to guide veterinary and public health approaches for ticks and tick-borne diseases.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».