Socioeconomic Determinants of <i>Campylobacter</i> spp. and Non‐Typhoidal <i>Salmonella</i> spp. Infections in Ontario, Canada, 2015–2017: An Ecological Study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Campylobacter spp. and non-typhoidal Salmonella spp. (NTS) are major causes of enteric diseases in Ontario, Canada and worldwide. Although low socioeconomic status is generally associated with poor health outcomes, its relationship with enteric diseases in Ontario is not well known. We investigated area-level socioeconomic risk factors for reported enteric infections caused by Campylobacter spp. and NTS, commonly transmitted by food in Ontario, Canada, between 2015 and 2017. METHODS: Using negative binomial regression models, we examined the association between age- and sex-adjusted incidence rates (IRs) of laboratory-confirmed cases of Campylobacter spp. and NTS (aggregated to the forward sortation area [FSA] level), and FSA-level socioeconomic factors (median household income; percent population with bachelor's degree or higher; unemployment rate; and percent visible minorities, Indigenous peoples [as defined by Statistics Canada], total immigrants, recent immigrants and lone-parent families), adjusting for the population of the FSA from the 2016 Census. RESULTS: After controlling for the other variables in the final multivariable models, an increase in the percentage of the population with a bachelor's degree or higher and in the percentage of total immigrants in an FSA significantly increased the IRs of Campylobacter infections, while an increase in the median income and the percentage of total immigrants in an FSA increased the IRs of NTS infections. CONCLUSIONS: Results from our study may inform public health interventions to reduce the rate of infections, for example, via food safety supports relevant to communities with larger numbers of Canadian immigrants. Further individual-level investigations of the socioeconomic factors identified in this study are needed. Also, future studies should assess the mechanisms through which socioeconomic risk factors affect infection rates in different communities.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 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 ».