Rabies surveillance in the United States during 2023
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Describe the epidemiologic landscape of rabies and rabies testing in the US during 2023 and provide an overview of rabies in Canada and Mexico. Methods: The US National Rabies Surveillance System collects monthly animal rabies testing data from 54 reporting jurisdictions. Data reported in 2023 were analyzed geographically and temporally to explore trends in animal rabies cases by rabies virus variant. Results: In 2023, 3,760 cases of animal rabies were reported to the National Rabies Surveillance System (4.2% of 89,530 samples submitted), representing a 5.1% increase from 2022. Of positive samples, 309 (8.2%) were domestic animals, and 3,451 (91.8%) were wildlife. Cats (222 [1.2%]) and bats (1,298 [5.1%]) followed by raccoons (1,085 [10.4%]) were the most frequently found rabid domestic and wild animals. No human rabies cases were reported in the US, Canada, or Mexico in 2023. Conclusions: While a year with zero human rabies cases reported in North America represents a major success of public and animal health programs, the danger of exposure to and dying from rabies is still present. Translocation events pose a unique risk, highlighted by events during 2023. Due to the response of public and animal health agencies, the health of the public and local animals was protected. Continued effort to maintain One Health reporting mechanisms is key to the security of public and animal health. Clinical Relevance: The National Rabies Surveillance System plays a crucial role in protecting public and animal health by monitoring rabies trends in the US.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».