MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4401452161 · doi:10.1093/jme/tjae091

The effect of fluralaner treatment of small mammals on the endemic cycle of <i>Borrelia burgdorferi</i> in a natural environment

2024· article· en· W4401452161 sur OpenAlexafffund
Jérôme Pelletier, Catherine Bouchard, Cécile Aenishaenslin, Antonia Dibernardo, Gabrielle Dimitri Masson, Christopher Fernandez‐Prada, Simon Gagnon, Ana Victoria Ibarra Meneses, L. Robbin Lindsay, Nicholas H. Ogden, Jean-Philippe Rocheleau, Patrick A. Leighton

Notice bibliographique

RevueJournal of Medical Entomology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueVector-borne infectious diseases
Établissements canadiensCegep de Saint HyacinthePublic Health Agency of CanadaUniversité de MontréalCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaUniversité de MontréalCanadian Armed ForcesInstitut National de Santé Publique du Québec
Mots-clésBorrelia burgdorferiBiologyIxodes scapularisTickLyme diseasePeromyscusAcaricideVeterinary medicineAcariPopulationIxodesPopulation densityNymphIxodidaeZoologyEcologyVirologyImmunologyEnvironmental healthAntibodyMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Among approaches aimed at reducing Lyme disease risk in the environment, those targeting reservoirs of Borrelia burgdorferi Johnson are promising because they have the potential to reduce both the density of questing Ixodes scapularis Say (Acari: Ixodidea) ticks and the prevalence of B. burgdorferi in the tick population. In this 4-yr field study, we treated a population of wild small mammals with 2 densities of fluralaner baits and investigated the effect of the treatment on 3 parameters of the endemic cycle of B. burgdorferi: (i) the prevalence of infected Peromyscus mice (PIM), (ii) the density of questing nymphs (DON), and (iii) the prevalence of infected questing nymphs (NIP). We demonstrated that fluralaner baiting is effective at reducing tick infestation of Peromyscus mice, the main reservoir of B. burgdorferi in central and northeastern North America, in the laboratory and the field. Results from this study showed a significant decrease in B. burgdorferi infection in mice (odds ratio: 0.37 [CI95: 0.17 to 0.83]). A reduction in the DON between 45.4% [CI95: 22.4 to 61.6] and 62.7% [CI95: 45.9 to 74.2] occurred in treated area when compared with control areas. No significant effect was reported on the NIP. These results confirm the hypothesis that fluralaner baits have an effect on B. burgdorferi endemic cycle, with the potential to reduce the density of B. burgdorferi-infected ticks in the environment. Further studies performed in various habitats and public health intervention contexts are needed to refine and operationalize this approach for reducing Lyme disease risk in the environment.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,242 · 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

Citations3
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Medical EntomologyMême sujetVector-borne infectious diseasesTravaux en français237 207