High incidence of childhood hemolytic uremic syndrome in Switzerland is associated with indicators of livestock farming intensity
Notice bibliographique
Résumé
Background: Hemolytic-uremic syndrome (HUS) is a multisystem disorder associated with significant morbidity and mortality. Typically, HUS is preceded by an episode of (bloody) diarrhea mostly due to Shiga-toxin (Stx) producing Escherichia coli (STEC). The main reservoir for STEC is the intestine of healthy ruminants, mostly cattle, and recent studies have revealed an association between indicators of livestock density and human STEC infection or HUS, respectively. Nationwide data on HUS in Switzerland have been established through the Swiss Pediatric Surveillance Unit (SPSU) [Schifferli et al. Eur J Pediatr. 2010; 169:591-8]. Aims: Analysis of age-specific incidence rate of childhood HUS and possible association of Shiga-toxin associated HUS (Stx-HUS) with indicators of livestock farming intensity. Methods: Epidemiological and ecological analysis based on the SPSU data (1997-2003) and the database of the Swiss Federal Statistical Office (data on population and agriculture). Results: One hundred-fourteen cases were registered, 88% were ≤5 years old. The overall annual incidence rate was 1.42 (0.60-1.91) and 4.23 (1.76-6.19) per 100000 children ≤5 and ≤16 years, respectively (P = 0.005). Stx-HUS was more frequent compared to cases not associated with STEC (P = 0.002). The incidence rate for Stx-HUS was 3.85 (1.76-5.65) in children ≤5, compared to 0.27 (0.00-0.54) per 100'000 children 5-16 years (P = 0.002), respectively. The incidence rate of cases not associated with STEC infection did not significantly vary with age (P = 0.107). Compared to data from Scotland, Canada, Ireland, Germany, England, Australia, Italy, and Austria the annual incidence rate of HUS in young children is highest in Switzerland. Ecological analysis revealed strong association between the incidence rate of Stx-HUS and indicators of rural occupation (agricultural labourer / population, P = 0.030), farming intensity (livestock breeding farms / population, P = 0.027) and cattle density (cattle / cultivated area, P = 0.013). Conclusions: Alike in other countries, HUS in Switzerland is mostly associated with STEC infection and affects predominantly young children. However, the incidence rate is higher compared to countries abroad and is significantly correlated with indicators of livestock farming intensity. The present data support the impact of direct and indirect contact with animals or fecal contaminants in transmission of STEC to humans.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».