The added value of One Health surveillance: data from questing ticks can provide an early signal for anaplasmosis outbreaks in animals and humans
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: In 2021, a first outbreak of anaplasmosis occurred in animals and humans in southern Québec, with 64% of confirmed human cases located in Bromont municipality. Ixodes scapularis ticks and Peromyscus mouse ear biopsies collected in Bromont from 2019 to 2021 were analyzed for Anaplasma phagocytophilum (Ap) with the objective of determining whether an early environmental signal could have been detected before the outbreak. METHODS: Samples were collected for a concurrent study aiming to reduce Lyme disease risk. Between 2019 and 2021, up to 14 experimental sites were sampled for ticks and capture of small mammals took place on three sites in 2021. Samples were screened for Ap using multiplex real-time PCR, and genetic strains were identified using a single-nucleotide polymorphism assay. RESULTS: Analyses showed an increase of 5.7% in Ap prevalence in ticks (CI95: 1.5-9.9) between 2019 and 2020, i.e., one year before the outbreak. A majority of Ap-positive ticks were infected with the zoonotic strain (68.8%; CI95: 50.0-83.9) during the study period. In 2021, 2 of 59 captured Peromycus mice were positive for Ap, for a prevalence of 3.4% (CI95: 0.4-11.7). CONCLUSION: We conclude that data collected in Bromont could have provided an early signal for an anaplasmosis risk increasing in the targeted region. This is a reminder that integrated surveillance of tick-borne diseases through structured One Health programs, i.e. systematically integrating data from humans, animals and the environment, can provide useful and timely information for better preparedness and response in public health.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».