Lessons from CanSpotASF: Moving towards risk-based African Swine Fever surveillance with rule-out testing in Western Canada
Notice bibliographique
Résumé
African swine fewer (ASF) is a serious disease present in Africa, Eurasia, and the Caribbean but not in continental North America. CanSpotASF describes the ASF surveillance in Canada as a phased in approach. The first enhancement to the passive surveillance was the risk-based early detection testing (rule-out testing) where eligible cases were tested for ASF virus (ASFv). The objective was to describe how the eligibility criteria were applied to cases in western Canada. In particular, to assess if cases tested for ASFv had eligible conditions and if pathology cases with eligible conditions were tested for ASFv based on the data collated by Canada West Swine Health Intelligence Network (CWSHIN) from British Columbia, Alberta, Saskatchewan, and Manitoba. The study period was August 2020 to December 2022 and the data included two study laboratories. We found that over 90% of cases tested for ASFv had eligible conditions as defined in CanSpotASF. The eligibility criteria were applied at three stages of the disease investigation process: 1) the clinical presentation in the herd; 2) at the initial laboratory assessment; and 3) the final pathology diagnosis. At the two study laboratories the proportion of all submitted cases (culture, serology, PCR, pathology) tested for ASFv was very low 1%. However, in the pathology cases specifically targeted in CanSpotASF, and the proportion of tested cases was 12%. In addition, for eligible pathology cases (eligible diagnosis or test) the proportion tested was higher 15%. These results indicated that CanSpotASF targeted herds with submissions for pathological examination and to some degree eligible conditions which would be herds with health issues (known or unknown). We interpret this as a first step towards risk-based surveillance with health as the defining factor.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».