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Enregistrement W7071387248

Spatial epidemiology of bovine tuberculosis in domestic animals and evaluation of surveillance

2015· dissertation· en· W7071387248 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueLA Referencia (Red Federada de Repositorios Institucionales de Publicaciones Científicas) · 2015
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueTuberculosis Research and Epidemiology
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFP7 International CooperationAgencia Española de Cooperación Internacional para el DesarrolloDirectorate for Biological SciencesComunidad de MadridMcGill UniversityRegione PiemonteMinisterio de Ciencia e Innovación
Mots-clésEpidemiological surveillanceBovine tuberculosisRisk prevention
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

El objetivo de la presente tesis ha sido obtener información sobre la epidemiología de la Tuberculosis Bovina (TBb) en rebaños vacunos así como la obtención de datos para la implementación de un posible sistema de vigilancia basado en riesgo. En el primer estudio se analizó la variación espacio-temporal del riesgo de TBb en rebaños vacunos desde el año 2006 hasta el 2011. Los resultados indicaron que la prevalencia y la incidencia fueron más elevadas en algunas comarcas y en algunos años, comparando con la evolución global a nivel de país. El análisis de potenciales factores de riesgo indicaron que tanto los movimientos entre granjas provenientes de zonas de elevada incidencia (>1%) como la presencia de ganado de lidia, incrementaban el riesgo de infección. En el segundo estudio se describió una aproximación a un sistema de vigilancia basado en riesgo que se está evaluando actualmente en Nueva Zelanda. Dado que la presencia de TBb en granjas está conducida por un número de factores que incluyen: historial de infección previo en la explotación, frecuencia de test diagnósticos llevados a cabo en la explotación, localización geográfica y los movimientos de animales; el objetivo del estudio fue calcular una puntuación de riesgo de infección para cada granja utilizando datos recogidos durante la campaña de erradicación de forma rutinaria. De esta forma, los rebaños podrían ser clasificados en función de su riesgo de infección y así la vigilancia se podría focalizar en intentar detectar, de una forma más eficiente y economizando los costes, aquellas granjas con la puntuación de riesgo más elevada. En el tercer estudio, la sensibilidad individual de la vigilancia de TBb en mataderos de Cataluña fue evaluada. La probabilidad de detectar un bovino infectado fue estimada mediante el producto de las siguientes probabilidades: 1) probabilidad de que un bovino infectado llegue a matadero presentando lesiones compatibles y detectables macroscópicamente (LDM), 2) probabilidad de que LDM sean detectadas durante la inspección en matadero, 3) probabilidad de que el veterinario oficial de matadero sospeche de TBb y envíe las muestras al laboratorio para su confirmación. La sensibilidad individual de la vigilancia de TBb en los mataderos de bovino de Cataluña, resultó ser de un 31.4% (CI 95%: 28.6-36.2). En el cuarto estudio, la dinámica de transmisión de TBb dentro de un rebaño fue analizada. Para ello se desarrolló un modelo compartimental estocástico SEI (Susceptibles, Expuestos e Infecciosos). Con este modelo se infirieron los parámetros relacionados con la transmisión, en particular el ratio de transmisión (β) y el ratio en el que los animales infectados pasan a ser infecciosos (α). También, debido a la controversia sobre las sensibilidades reportadas de la prueba de la intradermo-tuberculinización simple (IDTs) en condiciones de campo, la probabilidad de detectar tanto los animales infectados como los infecciosos (ϕ y ρ, respectivamente) fue también evaluada. Las distribuciones posteriores de los parámetros modelizados fueron obtenidas mediante el método de las cadenas de Markov Chain Monte Carlo y por métodos de aproximación por computación bayesiana (MCMC-ABC). El promedio obtenido, de 33 rebaños de diferentes áreas de España, para el ratio de transmisión varió entre 0.0001 y 0.0002 por día, y el promedio del ratio de transición de bovinos infectados a infecciosos varió entre 0.011 y 0.0001.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,058

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,300 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2015
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