Monitoring of Antimicrobial Resistance in Animals: Principles and Practices
Notice bibliographique
Résumé
This chapter reviews information relevant to the design and scope of antimicrobial resistance monitoring and surveillance programs for animals and food, with emphasis on program purposes and methods. The chapter describes some of the essential features of existing monitoring and surveillance programs in various countries around the world. It shows how these programs have been useful in improving understanding of resistance and its relation to antimicrobial use and other factors, guiding public policy, and measuring the impact of interventions on antimicrobial resistance in bacteria from animals, food, and humans. The major methodological considerations for the monitoring program include the types of samples to be collected, sampling strategies, species of bacteria, antimicrobials for susceptibility testing, data collection and analysis, and reporting of results. Comprehensive monitoring of antimicrobial resistance in animals in the context of animal and human health covers the entire farm-to-fork continuum. The Food and Drug Administration (FDA) Center for Veterinary Medicine (CVM) has been active in developing new approaches for the preapproval assessment of antimicrobial resistance risks from antimicrobials used in animals. The Japanese Veterinary Antimicrobial Resistance Monitoring (JVARM) program examines the susceptibility of bacteria from food-producing animals to antimicrobial agents. Most programs focus on pathogenic bacteria or Salmonella, but some also report data on resistance in indicator bacteria isolated from healthy animals. Knowledge about antimicrobial resistance should be combined with knowledge regarding the usage of antimicrobial agents for different food animal species, which also should be performed on an internationally comparable basis.
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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 | 0,005 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,005 |
| Communication savante | 0,004 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».