Distribution and prevalence of Baylisascaris in domestic dogs in the United States and Canada, 2017–2023
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Dogs can serve as alternative definitive hosts for Baylisascaris procyonis , the raccoon roundworm, but prevalence and geographic distribution of canine infections is poorly studied. In a previous study in the United States (US) from 2013 to 2016, 0.005 % of ~9.5 million canine fecal samples from the United States (US) were positive for Baylisascaris . To better understand the current prevalence and distribution of Baylisascaris in dogs, fecal floatation results from commercial and academic veterinary diagnostic laboratories from the United States and Canada from 2017 to 2023 were analyzed. Baylisascaris eggs were detected in 2927 of 61,129,486 (0.0048 %) fecal samples. Positive samples originated from 47 US states, Washington D·C, and Ontario, Canada. While many positives originated in regions with high B. procyonis prevalence in raccoons, infections were also identified in several states where B. procyonis has not been reported suggesting a previously unreported presence or expanding geographic range. Higher prevalence was associated with younger dogs, large breeds, and Northeastern and Midwestern US regions. Although overall prevalence was low, Baylisascaris eggs in canine feces pose a public health risk. These eggs are highly resistant to common disinfection methods and can adhere to dog fur, increasing risk of human exposure. Given the zoonotic potential of B. procyonis , regular parasitic screening and deworming and efforts to curb coprophagy should be emphasized. Finally, given the One Health importance aspect of this parasite, public health and veterinary initiatives should continue to investigate Baylisascaris distribution in domestic and wildlife populations to better understand and mitigate risks to humans, wildlife, and exotic animals.
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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 | 0,000 |
| 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 découle