Antimicrobial Use and Resistance in Aquaculture: Findings of a Globally Administered Survey of Aquaculture‐Allied Professionals
Notice bibliographique
Résumé
There is limited published information regarding antimicrobial use (AMU) and antimicrobial resistance (AMR) in aquaculture. Our objective was to determine the opinions of aquaculture-allied professionals around the world on the frequency of AMU and AMR in common aquatic species. The study questionnaire included five sections: respondent demographics, extent of AMU in aquaculture, frequency of observations of AMR in aquaculture, AMR monitoring and surveillance and antimicrobial susceptibility testing in various jurisdictions. It was administered in English and Spanish to 604 professionals in 25 countries and with varying expertise in aquaculture. The response rate was 33% (199/604). Over half of the participants had >10 years of experience in aquaculture: 70% (140/199) were involved in fish health/clinical work and their primary experience was with salmon, tilapia, trout, shrimp (including prawn) and/or catfish. Tetracycline use was reported by 28%, 46%, 18%, 37% and 9% of respondents working with catfish, salmon, tilapia, trout and shrimp, respectively. Resistance to tetracycline in one or more species of bacteria was reported as 'frequent-to-almost always' for the same aquaculture species by 39%, 28%, 17%, 52% and 36% of respondents, respectively. 'Frequent-to-almost always' use of quinolone was reported by 70% (32/46) and 67% (8/12) of respondents from the United States and Canada, respectively, where quinolone products are not approved for aquaculture, and extra-label fluoroquinolone use is either prohibited (United States) or discouraged (Canada). Similar frequencies of quinolone use were also reported by the majority of respondents from Europe [70% (7/10)] and Asia [90% (9/10)] where labelled indications exist. This baseline information can be used to prioritize research or surveillance for AMU and AMR in aquaculture.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».