Les caractéristiques environnementales du risque d’exposition aux arbovirus au Québec
Bibliographic record
Abstract
Les arboviroses représentent un fardeau sanitaire considérable et croissant à l’échelle mondiale. La complexité des facteurs biotiques et abiotiques qui interviennent dans la transmission de ces arbovirus pose un défi de taille aux scientifiques qui tentent de comprendre, de modéliser ou d’anticiper leur transmission ainsi qu’aux intervenants de santé publique qui ont la responsabilité de surveiller, d’évaluer et gérer le risque que posent les arbovirus pour la santé des populations. Cette étude visait à estimer et caractériser le risque d’exposition à plusieurs arbovirus suspectés d’être actifs et émergents au Québec mais dont la distribution avait peu ou n’avait pas été étudiée au Québec : le virus du Nil occidental (VNO), le virus de l’encéphalite équine de l’est (VEEE) et deux virus du sérogroupe de la Californie (VSGC), le virus de Jamestown Canyon (VJC) et le virus du lièvre d’Amérique (VLA). Basée notamment sur l’hypothèse selon laquelle les animaux d’espèces différentes qui partagent un environnement commun partagent également un risque environnemental commun, cette étude visait également à évaluer si les populations d’animaux de compagnie pouvaient aider à estimer et caractériser le risque d’infection arbovirale chez l’humain. L’échantillonnage sérologique de populations humaines, canines et équines du sud-ouest du Québec a permis d’évaluer et de comparer la séroprévalence aux arbovirus étudiés chez chacune de ces trois espèces. Les estimations de séroprévalence ont révélé un niveau d’activité arbovirale significative pour chacun des arbovirus. Des différences ont été remarquées quant au pourcentage de sujets séropositifs chez chacune des espèces. Les facteurs environnementaux ayant une influence sur le risque d’infection par le VEEE ont été modélisés à partir de données sérologiques et cliniques chez les chevaux. Les milieux humides boisés ont été identifiés comme les principaux environnements à risque pour le VEEE au Québec alors que les zones agricoles ont été identifiées comme des environnements protecteurs. Les facteurs environnementaux ayant un impact sur le risque d’infection par le VNO ont été modélisés à partir des données sérologiques chez le chien et des données cliniques agrégées chez l’humain. Cette modélisation a suggéré un risque singulièrement plus élevé en zone agricole chez le chien et un risque plus faible en zone forestière chez l’humain, des facteurs rarement identifiés dans la littérature Nord-Américaine. Les facteurs environnementaux et individuels ayant un impact sur le risque d’infection par les VSGC chez l’humain et le chien ont par la suite été modélisés à partir des données sérologiques chez ces deux espèces. D’après nos modèles, le risque d’infection par ces virus serait supérieur en zone forestière et le degré d’exposition aux piqures de moustiques serait un facteur déterminant du risque d’infection chez les deux espèces. Cette étude a permis de bonifier de façon substantielle le portrait de l’activité arbovirale au Québec. Elle a permis de caractériser la distribution du risque et a fourni des données probantes pouvant soutenir la recherche ainsi que la planification des interventions en santé publique. La méthodologie utilisée dans le cadre de cette étude supporte la pertinence de l’approche « One Health » pour l’étude des maladies vectorielles émergentes.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.001 | 0.002 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.004 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".