Distribution and prevalence of Baylisascaris in domestic dogs in the United States and Canada, 2017–2023
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».