Fresh produce-associated foodborne disease outbreaks in Australia, 2001 to 2017
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Fresh produce is an important source of foodborne outbreaks in Australia. Using descriptive analysis, we examined confirmed and suspected foodborne outbreaks associated with fresh produce in Australia recorded in the OzFoodNet outbreak register from 2001 to 2017. The outbreak register contains reports of foodborne disease outbreaks collected by OzFoodNet epidemiologists and public health officials. A fresh produce outbreak was defined as the occurrence of two or more cases of the same illness in which the investigation had implicated a common food and this food contained fresh produce. A total of 92 fresh produce outbreaks were reported, encompassing 3,422 reported illnesses, 446 hospitalisations and four deaths. Of these outbreaks, 76.1% (70/92) were caused by a known pathogen, with the majority caused by either Salmonella enterica (n = 30) or Norovirus (n = 29). Most outbreaks (77.2%; 71/92) were associated with consumption of foods containing multiple ingredients, some of which were not fresh produce. The largest outbreaks associated with a single fresh produce item included bean sprouts contaminated with S. enterica serovar Saintpaul (419 illnesses and 76 hospitalisations) and semi-dried tomatoes contaminated with Hepatitis A (372 illnesses and 169 hospitalisations). Restaurants (45.7%; n = 42/92) and commercial catering (15.2%: n = 14/92) were common settings for fresh produce outbreaks. Outbreaks occurred in all states and territories of Australia and in all seasons, with an increased frequency in the warmer months (September-May). Although the number of fresh produce-associated outbreaks did not seem to be increasing in Australia, integrated surveillance is needed to rapidly identify sources of infection due to the propensity of these outbreaks to be large and widespread.
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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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».