Temporal Study of Salmonella enterica Serovars Isolated from Environmental Samples from Ontario Poultry Breeder Flocks between 2009 and 2018
Notice bibliographique
Résumé
This study’s goal was to determine the prevalence, temporal trends, seasonal patterns, and temporal clustering of Salmonella enterica isolated from environmental samples from Ontario’s poultry breeding flocks between 2009 and 2018. Clusters of common serovars and those of human health concern were identified using a scan statistic. The period prevalence of S. enterica was 25.3% in broiler breeders, 6.4% in layer breeders, and 28.6% in turkey breeders. An overall decreasing trend in S. enterica prevalence was identified in broiler breeders (from 27.8% in 2009 to 22.1% in 2018) and layer breeders (from 15.4% to 4.9%), while an increasing trend was identified in turkey breeders (from 12.0% to 24.5%). The most common serovars varied by commodity. Among broiler breeders, S. enterica serovars Kentucky (42.4% of 682 submissions), Heidelberg (19.2%), and Typhimurium (5.4%) were the most common. Salmonella enterica serovars Thompson (20.0% of 195 submissions) and Infantis (16.4%) were most common among layer breeders, and S. enterica serovars Schwarzengrund (23.6% of 1368 submissions), Senftenberg (12.9%), and Heidelberg and Uganda (9.6% each) were most common among turkey breeders. Salmonella enterica ser. Enteritidis prevalence was highest in submissions from broiler breeders (3.7% of 682 broiler breeder submissions). Temporal clusters of S. enterica serovars were identified for all poultry commodities. Seasonal effects varied by commodity, with most peaks occurring in the fall. Our study provides information on the prevalence and temporality of S. enterica serovars within Ontario’s poultry breeder flocks that might guide prevention and control programs at the breeder level.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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 ».