Quality over quantity in active tick surveillance: Sentinel surveillance outperforms risk-based surveillance for tracking tick-borne disease emergence in southern Canada
Notice bibliographique
Résumé
Background: Lyme disease (LD) emerged in southern Québec at the start of the century, with many municipalities now endemic. A coordinated active surveillance programme has been in place in the province of Québec since 2014, including a limited number of sentinel field sites resampled each year and a larger set of accessory field sites that change yearly according to the LD surveillance signal. We aimed to evaluate whether a sentinel approach to active surveillance was more representative of LD risk to human populations, compared to risk-based surveillance. Methods: We compared enzootic hazard measures (average nymph densities) from sentinel and accessory sites with LD risk (number of human LD cases) across the study area between 2015 and 2019 using local bivariate Moran's I analysis. Results: <0.001). In addition, sentinel sites successfully tracked the interannual trend in LD case numbers, whereas accessory sites showed no association despite the larger sample size. Conclusion: Where surveillance aims to document changes in tick-borne disease risk over time and space, we suggest that repeated sampling of carefully selected field sites may be most effective, while risk-based surveillance may be more usefully applied to confirm the presence of emerging disease risk in a specific region of interest or to identify suitable sites for long-term monitoring as LD and other tick-borne diseases continue to emerge.
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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 | 0,007 | 0,021 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».