Analysis of Outbreak Data Reveals Factors Contributing to Salmonellosis Outbreaks Linked to Cantaloupes
Notice bibliographique
Résumé
Over the last thirty years, the presence of Salmonella spp. on cantaloupes has been linked to multiple large and deadly foodborne outbreaks in multiple countries. To identify factors associated with the number of cases and risk of severe illness in these outbreaks, information from previous melon-associated salmonellosis outbreaks was analyzed. Data were collected from sixty outbreak investigations. Compared to other melon types, such as watermelon, honeydew, and Galia melon, cantaloupes had the highest public health burden. Cantaloupes were implicated in 43% of reported melon-related outbreaks, 51% of melon-related laboratory-confirmed cases, 54% of melon-related hospitalizations, and 76% of melon-related deaths. In the United States, imported cantaloupes were associated with higher rates of severe salmonellosis and a greater diversity of Salmonella spp. serovars compared to domestically grown cantaloupes. Cantaloupes implicated in outbreaks were equally likely to have been consumed in either private or public settings. Larger outbreaks were associated with the consumption of precut cantaloupe and/or the consumption of cantaloupes in public settings. With the identification of these contributing factors, a literature search was conducted to assess the state of knowledge concerning Salmonella and cantaloupes. Several gaps in the literature were noted and are discussed in the context of reducing the number of illnesses associated with the presence of Salmonella on cantaloupes.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| 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 ».