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Enregistrement W4402512066 · doi:10.1186/s12889-024-19889-6

Canadian beach cohort study: protocol of a prospective study to assess the burden of recreational water illness

2024· article· en· W4402512066 sur OpenAlexafffundabout
Ian Young, Binyam Negussie Desta, Johanna Sanchez, Shannon E. Majowicz, Thomas A. Edge, Sarah Elton, David L. Pearl, Teresa Brooks, Andrea Nesbitt, Mahesh Patel, Michael Schwandt, Dylan Lyng, Brandon Krupa, Herb E. Schellhorn, Elizabeth Montgomery, Jordan Tustin

Notice bibliographique

RevueBMC Public Health · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFecal contamination and water quality
Établissements canadiensRegional Municipality of NiagaraHealth CanadaUniversity of TorontoToronto Metropolitan UniversityMcMaster UniversityEnvironment and Climate Change CanadaHalifax Regional Water CommissionUniversity of WaterlooToronto Public HealthUniversity of GuelphPublic Health OntarioVancouver Coastal HealthPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineBiostatisticsPublic healthProspective cohort studyRecreationEnvironmental healthProtocol (science)EpidemiologyCohort studyCohortAlternative medicineSurgeryInternal medicinePathologyEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Recreational water activities at beaches are popular among Canadians. However, these activities can increase the risk of recreational water illnesses (RWI) among beachgoers. Few studies have been conducted in Canada to determine the risk of these illnesses. This protocol describes the methodology for a study to determine the risk and burden of RWI due to exposure to fecal pollution at beaches in Canada. METHODS: This study will use a mixed-methods approach, consisting of a prospective cohort study of beachgoers with embedded qualitative research. The cohort study involves recruiting and enrolling participants at public beaches across Canada, ascertaining their water and sand contact exposure status, then following-up after seven days to determine the incidence of acute RWI outcomes. We will test beach water samples each recruitment day for culture-based E. coli, enterococci using rapid molecular methods, and microbial source tracking biomarkers. The study started in 2023 and will continue to 2025 at beaches in British Columbia, Manitoba, Ontario, and Nova Scotia. The target enrollment is 5000 beachgoers. Multilevel logistic regression models will be fitted to examine the relationships between water and sand contact and RWI among beachgoers. We will also examine differences in risks by beachgoer age, gender, and beach location and the influence of fecal indicator bacteria and other water quality parameters on these relationships. Sensitivity analyses will be conducted to examine the impact of various alternative exposure and outcome definitions on these associations. The qualitative research phase will include focus groups with beachgoers and key informant interviews to provide additional contextual insights into the study findings. The study will use an integrated knowledge translation approach. DISCUSSION: Initial implementation of the study at two Toronto, Ontario, beaches in 2023 confirmed that recruitment is feasible and that a high completion rate (80%) can be achieved for the follow-up survey. While recall bias could be a concern for the self-reported RWI outcomes, we will examine the impact of this bias in a negative control analysis. Study findings will inform future recreational water quality guidelines, policies, and risk communication strategies in Canada.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
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: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,377
Score d'incertitude au seuil0,759

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,002
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0080,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0050,002
Intégrité de la recherche0,0030,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0330,007

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,305 · 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
GenreProtocole

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

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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