Geographic clustering of travel-acquired infections in Ontario, Canada, 2008–2020
Notice bibliographique
Résumé
As the frequency of international travel increases, more individuals are at risk of travel-acquired infections (TAIs). In this ecological study of over 170,000 unique tests from Public Health Ontario's laboratory, we reviewed all laboratory-reported cases of malaria, dengue, chikungunya, and enteric fever in Ontario, Canada between 2008-2020 to identify high-resolution geographical clusters for potential targeted pre-travel prevention. Smoothed standardized incidence ratios (SIRs) and 95% posterior credible intervals (CIs) were estimated using a spatial Bayesian hierarchical model. High- and low-incidence areas were described using data from the 2016 Census based on the home forward sortation area of patients testing positive. A second model was used to estimate the association between drivetime to the nearest travel clinic and incidence of TAI within high-incidence areas. There were 6,114 microbiologically confirmed TAIs across Ontario over the study period. There was spatial clustering of TAIs (Moran's I = 0.59, p<0.0001). Compared to low-incidence areas, high-incidence areas had higher proportions of immigrants (p<0.0001), were lower income (p = 0.0027), had higher levels of university education (p<0.0001), and less knowledge of English/French languages (p<0.0001). In the high-incidence Greater Toronto Area (GTA), each minute increase in drive time to the closest travel clinic was associated with a 3% reduction in TAI incidence (95% CI 1-6%). While urban neighbourhoods in the GTA had the highest burden of TAIs, geographic proximity to a travel clinic in the GTA was not associated with an area-level incidence reduction in TAI. This suggests other barriers to seeking and adhering to pre-travel advice.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».