Infestation patterns of Ixodes scapularis and Dermacentor variabilis on dogs and cats across Canada
Notice bibliographique
Résumé
Due to recent climatic and land use changes, Canada has experienced changes in tick populations, leading to an increased risk of tick bites and tick-borne pathogen exposure, especially in eastern Canada. Preventative recommendations for companion animals from veterinary professionals include regular use of tick prevention products and tick checks. Tick checks, specifically, should target regions of an animal's body which are deemed to be high risk for tick attachment. However, tick species-specific infestation patterns on dogs and cats are largely understudied, and additional research is needed to help guide targeted tick checks. The objective of this study was to identify tick species-specific infestation patterns on dogs and cats. Ticks were collected for one year (April 2019 -March 2020) from 94 veterinary clinics across Canada as part of the Canadian Pet Tick Survey. All ticks were identified to species, and data on the location of tick attachment were ascertained with each submission. To examine the association between location of attachment (outcome) and tick species (explanatory variable), specifically Ixodes scapularis and Dermacentor variabilis, mixed effects univariable models were built. Two thousand three hundred and six submissions were received from 1925 dogs and 381 cats across Canada. Of these submissions, 1377 comprised Ixodes scapularis, and 620 comprised Dermacentor variabilis. Clear tick species-specific infestation patterns for dogs were present, with I. scapularis being significantly more likely to be found on the shoulders, and D. variabilis more likely to be found on the ears and neck. Dermacentor variabilis was more likely to be found on the cranial aspect of cats' limbs, compared to I. scapularis. Up-to-date information on infestation patterns can be used to inform veterinary professionals and pet owners of common attachment sites based on established ticks in their region and thus conduct targeted tick checks.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».