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Enregistrement W4303671950 · doi:10.1002/jsfa.12259

Prevalence of helminths in fresh vegetables: a narrative literature review

2022· review· en· W4303671950 sur OpenAlexaff
Lívia Maria da Costa Dantas, Cláudio Márcio de Medeiros Maia, Karla Suzanne Florentino da Silva Chaves Damasceno, Larissa Mont’Alverne Jucá Seabra, Gabriela Chaves, Cristiane Fernandes de Assis, Francisco Canindé de Sousa Júnior

Notice bibliographique

RevueJournal of the Science of Food and Agriculture · 2022
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueParasites and Host Interactions
Établissements canadiensResearch & Development Corporation
Organismes subventionnairesConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Mots-clésAscaris lumbricoidesHelminthsAscarisBiologyNarrative reviewEnvironmental healthBiotechnologyMedicineImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The consumption of fresh vegetables is related to healthy lifestyle habits present in culinary preparations in different regions. The presence of pathogenic parasites in these foods can cause gastrointestinal disorders. Thus, the objective of the present study was to carry out a narrative review of the literature on the prevalence of helminths in fresh vegetable samples. The analysis of the studies published from 2016 to 2022 showed that hookworms and Ascaris lumbricoides are the most common pathogenic helminths in fresh vegetable samples, with a prevalence of up to 73.8% and 55.1%, respectively. In addition, studies have shown associations between the presence of helminths and pathogenic protozoa. The results obtained in this review indicate the urgent need to implement actions at all stages of the vegetable production chain, from the water used in planting irrigation to cleaning before sale to the final consumer. © 2022 Society of Chemical Industry.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,647
Score d'incertitude au seuil0,419

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,288 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations9
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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