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Enregistrement W4385719879 · doi:10.2460/javma.23.05.0259

Distribution of West Nile virus cases in horses reveals different spatiotemporal patterns in eastern and western Canada

2023· article· en· W4385719879 sur OpenAlexafffundabout
Antoine Levasseur, Julie Arsenault, Julie Paré

Notice bibliographique

RevueJournal of the American Veterinary Medical Association · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMosquito-borne diseases and control
Établissements canadiensCanadian Food Inspection AgencyUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesCanadian Food Inspection Agency
Mots-clésWest Nile virusGeographyDistribution (mathematics)CartographyVirusVirologyBiologyMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVE: West Nile virus (WNV) became notifiable in horses in 2003 in Canada and has been reported every year since. The objective of this study was to describe the spatiotemporal distribution of WNV in horses between 2003 and 2020 in Canada. ANIMALS: The 848 symptomatic and laboratory-confirmed WNV cases in horses reported to the Canadian Food Inspection Agency between 2003 and 2020. METHODS: Canada was divided into eastern and western regions for analysis. For each case, location and date of notification were captured. Triennial maps were made to describe the spatiotemporal distribution and expansion of reported cases. The association between year and latitude of cases was investigated with simple linear regressions, and space-time clusters were detected with a permutation scan test. RESULTS: Most of the western region showed an extended distribution of WNV cases from 2003 to 2005 and a high recurrence of cases at the census division level. In the eastern region, the expansion of cases was gradual, with new infected census divisions mostly contiguous to previous ones. There was no association between year and latitude of cases. Six spatiotemporal clusters were detected. CLINICAL RELEVANCE: This study confirmed the endemicity of WNV in parts of both regions with local peaks in risk varying in time. Prevention and control efforts should focus on previously infected areas based on the spatiotemporal regional distribution patterns. Incursions of WNV to new areas should also be anticipated. These findings could also contribute to enhancing monitoring and prevention of WNV infections in an integrated surveillance system.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,018
Score d'incertitude au seuil0,062

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,020
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,275 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2023
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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