Climate-sensitive companion animal zoonoses and their implications for public health: A scoping review protocol
Notice bibliographique
Résumé
Companion animals, though important, remain an underappreciated source of zoonoses. Through direct and indirect transmission routes, companion animals can potentially cause more than 70 human diseases, varying from mild to severe manifestations and even death (Weese & Fulford, 2011). In the absence of a standardized definition for a companion animal, companion animals are limited to dogs and cats for the purpose of this review (Weese & Fulford, 2011). With over 40% of American and Canadian households owning at least one dog or cat, there is an inherent risk of companion animal-associated zoonotic transmission (Agriculture and Agri-Food Canada, 2011; American Veterinary Medical Association, 2018). As such, companion animal zoonoses, spanning the four major taxonomic groups (i.e., parasites, bacteria, viruses, and fungi), are of public health concern. In the near term, the incidence of zoonoses is expected to increase due to changing climates (Rees et al., 2019; Rupasinghe et al., 2022). Several converging factors influence this phenomenon, including the link between spatiotemporal climatic changes in temperature, precipitation, and extreme weather events and survival, abundance, and geographic range of zoonotic pathogens (Omazic et al., 2019). Through these mechanisms, even modest changes in temperature and precipitation have enabled many disease vectors and reservoirs to establish in previously unoccupied areas (i.e., emerge) or propagate in already inhabited areas (i.e., re-emerge), increasing the likelihood of human exposure to zoonoses (Omazic et al., 2019). As a contemporary example, over the last 25 years in Canada, exponential increases in Lyme disease cases have been observed, driven in part by warmer and wetter climates facilitating the range expansion of black-legged (i.e., Ixodes scapularis) tick vectors and the etiological agent, Borrelia burgdorferi (Otten et al., 2020). While companion animals do not directly transmit Lyme disease to humans, they can carry black-legged ticks near people, potentially elevating the risk of exposure (Stull et al., 2015). Despite companion animals playing a role in human disease, they have received limited attention in the context of changing climates relative to wildlife and livestock species. Presently, there is disparate evidence surrounding climate-sensitive companion animal zoonoses, the meteorological factors associated with each zoonosis, and the anticipated impacts of changing climates on human diseases potentially acquired from dogs or cats. This scoping review’s general aim is to map the international evidence on potential climate-sensitive companion animal zoonoses in human populations. The specific objectives are to (1) describe spatial patterns of companion animal zoonoses in the context of varying climates, (2) describe the seasonality of companion animal zoonoses in the context of varying climates, (3) summarize meteorological factors associated with the risk of companion animal zoonoses morbidity and mortality, and (4) evaluate the projected impacts of future climate change (or emission) scenarios on morbidity and mortality risk of companion animal zoonoses. Such results could be used to identify knowledge gaps and inform subsequent research directions.
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 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 | 0,041 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,020 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,061 | 0,008 |
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 ».