Sources of toxoplasma infection in pregnant women: European multicentre case-control study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To determine the odds ratio and population attributable fraction associated with food and environmental risk factors for acute toxoplasmosis in pregnancy. DESIGN: Case-control study. SETTING: Six large European cities. PARTICIPANTS: Pregnant women with acute infection (cases) detected by seroconversion or positive for anti-Toxoplasma gondii IgM were compared with pregnant women seronegative for toxoplasma (controls). MAIN OUTCOME MEASURES: Odds ratios for acute infection adjusted for confounding variables; the population attributable fraction for risk factors. RESULTS: Risk factors most strongly predictive of acute infection in pregnant women were eating undercooked lamb, beef, or game, contact with soil, and travel outside Europe and the United States and Canada. Contact with cats was not a risk factor. Between 30% and 63% of infections in different centres were attributed to consumption of undercooked or cured meat products and 6% to 17% to soil contact. CONCLUSIONS: Inadequately cooked or cured meat is the main risk factor for infection with toxoplasma in all centres. Preventive strategies should aim to reduce prevalence of infection in meat, improve labelling of meat according to farming and processing methods, and improve the quality and consistency of health information given to pregnant women.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».