Coyote scat in cities increases risk of human exposure to an emerging zoonotic disease in North America
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Zoonoses associated with urban wildlife are increasingly concerning for human health and include the recent emergence of alveolar echinococcosis (AE) in North America. AE develops following infection with the tapeworm Echinococcus multilocularis . In Alberta, up to 65% of urban coyotes ( Canis latrans ) are infected with E. multilocularis , and infected scats contain eggs that can be accidentally ingested by people. Our goal was to determine the predictors of infection prevalence and intensity in coyote scats in Edmonton, Canada, and to identify the predictors of coyote scat deposition and content, especially as related to anthropogenic food sources and infrastructure. Methods To study infection prevalence and intensity, volunteers collected 269 scats, which were tested for E. multilocularis using polymerase chain reaction. We compared infection prevalence and shedding intensity by habitat and scat content. To determine predictors of scat presence and content, we used snow tracking to identify 1263 scats. We compared landscape characteristics at scats and available points, and among scats with different contents. We used negative binomial regression to predict scat abundance in city-delineated green spaces. Results 26.0% of tested scats were positive for E. multilocularis ( n = 70), and infection was twice as common as expected near compost and 1.3x more common than expected when scats contained anthropogenic food. Scats were more common than expected near other scats (80% within 1 m of scats, 27% at 11.5 m), buildings (19% at buildings, 16% at 80 m), and the camps of people experiencing homelessness (24% at camps, 20% at 60 m). Scats frequently contained fruit (52.9%), anthropogenic material (36.7%), and birdseed (16.0%), and scats containing anthropogenic material often occurred near human infrastructure, supporting a relationship between anthropogenic attractants and scat accumulation. Discussion These results suggest that abundant food sources and anthropogenic food increase coyote aggregation, increasing both scat abundance and infection rates, which in turn increases risk of exposure to zoonotic parasites for humans. Risk to humans might be reduced by preventing coyote access to anthropogenic and aggregated food sources and educating people who are likely to encounter infected soil or vegetation, including gardeners, park users, and people experiencing homelessness.
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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) | 0,003 | 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 ».