Distribution spatiotemporelle et caractéristiques des cas de virus du Nil occidental chez les chevaux du Canada entre 2003 et 2020
Notice bibliographique
Résumé
Le virus du Nil occidental (VNO) est un flavivirus présent au Canada depuis 2001, affectant principalement les oiseaux, les chevaux et les humains. En 2003, l’Agence canadienne d’inspection des aliments (ACIA) a inscrit le VNO sur la liste des maladies à notification immédiate (MANI) et depuis, les cas chez les animaux domestiques sont rapportés dès l’obtention d’un résultat positif à l’autorité fédérale. Aucune étude au Canada n’a encore colligé tous les cas de VNO chez une espèce animale afin d’améliorer la compréhension de la distribution du VNO au pays et de formuler des recommandations pour la prévention de futures infections. Dans le cadre de cette étude, tous les cas de VNO rapportés à l’ACIA chez les chevaux ont été analysés afin de décrire, dans un premier temps, l’incidence des cas rapportés de VNO au Canada (2003 à 2019) et les caractéristiques principales des cas récents (2015 à 2019). Dans un second temps, une analyse géospatiale a été effectuée afin de décrire les patrons spatiotemporels de la distribution des cas de VNO rapportés de 2003 à 2020 chez les chevaux. Au cours de la période d’étude, 848 cas de VNO chez les chevaux ont été rapportés à l’ACIA. Ces cas étaient répartis dans toutes les provinces, à l’exception des quatre provinces de l’Atlantique (Nouveau-Brunswick, Nouvelle-Écosse, Île-du-Prince-Édouard, Terre-Neuve-et-Labrador). La région de l’Ouest (Colombie-Britannique, Alberta, Saskatchewan, Manitoba) a déclaré un plus haut taux d’incidence (15,4 cas/100 000 chevaux-année) que la région de l’Est (8,3 cas/100 000 chevaux-année) (Ontario, Québec, Atlantique). Les taux d’incidence étaient particulièrement élevés en Saskatchewan avec en moyenne 33,2 cas/100 000 chevaux-année entre 2003 et 2019. L’analyse descriptive des caractéristiques des cas a démontré que 96 % de ceux-ci n’étaient pas vaccinés et que le taux de létalité était de 31,9 %. La distribution spatiotemporelle des cas a été décrite par région en analysant d’abord la récurrence annuelle des cas dans les divisions de recensement et ensuite la présence d’agrégats spatiotemporels pour investiguer les excès de risque. L’analyse des patrons spatiotemporels a révélé une dispersion vaste et rapide ainsi qu’une récurrence élevée du VNO dans la région de l’Ouest. En revanche, pour la région de l’Est, la dispersion du VNO a été plus lente et graduelle. Les agrégats spatiotemporels identifiés ont permis de démontrer que, malgré la présence répétée des cas dans certaines divisions de recensement, des excès de risque spatiotemporels peuvent être observés. Ces patrons indiquent que les cas de fièvre du VNO peuvent être anticipés dans les endroits où la récurrence annuelle est plus élevée et, parfois, conduire à des éclosions de la maladie. En somme, cette étude a mis en évidence l’importance de la surveillance du VNO chez les chevaux en décrivant notamment la saisonnalité du VNO et en délimitant des zones avec une forte récurrence de cas. Ces caractéristiques illustrent l’apport considérable de la surveillance chez les chevaux à un système de surveillance intégrée. Les résultats pourront aussi aider les autorités sanitaires et les médecins vétérinaires praticiens à cibler leurs efforts de prévention et de contrôle dans les zones les plus touchées.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».