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Enregistrement W1782635973 · doi:10.1111/j.1863-2378.2011.01450.x

Antimicrobial Resistance in <i>Campylobacter</i> spp. Isolated from Ontario Sheep Flocks and Associations between Antimicrobial use and Antimicrobial Resistance

2012· article· en· W1782635973 sur OpenAlexafffundabout
Lisa Scott, Paula Menzies, Richard J. Reid‐Smith, B.P. Avery, Scott A. McEwen, Catherine S Moon, Olaf Berke

Notice bibliographique

RevueZoonoses and Public Health · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSalmonella and Campylobacter epidemiology
Établissements canadiensPublic Health Agency of CanadaUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesHealth CanadaCanadian Food Inspection Agency
Mots-clésCampylobacterCampylobacter coliNalidixic acidAntimicrobialBiologyCampylobacter jejuniBroth microdilutionTetracyclineMicrobiologyAntibiotic resistanceErythromycinCiprofloxacinVeterinary medicineAntibioticsMedicineBacteriaMinimum inhibitory concentration

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The objectives of this study were to determine the prevalence of antimicrobial resistance (AMR) in faecal Campylobacter spp. from lambs and adult sheep and associations between antimicrobial use (AMU) and AMR. A total of 275 faecal samples collected during initial and final visits from 51 sheep flocks, including one feedlot, across southern Ontario were tested for the presence of Campylobacter spp. Campylobacter jejuni was detected in 52% (143/275) of the faecal samples, Campylobacter coli in 7% (19/275), Campylobacter lari in 1% (2/275) and 2% (4/275) were non-speciated Campylobacter. Broth microdilution was used to test antimicrobial susceptibility of 162 isolates to nine antimicrobials. Campylobacter jejuni isolates (n = 142) were resistant to tetracycline (39%), ciprofloxacin (4%), nalidixic acid (4%) and telithromycin (1%). C. coli isolates (n = 19) were resistant to tetracycline (74%), and azithromycin, clindamycin, erythromycin, and telithromycin (5%). The C. lari isolate displayed resistance to nalidixic acid. No statistically significant associations were found between AMU and AMR during multivariate modelling in this study.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,305
Score d'incertitude au seuil0,924

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,048
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,203 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2012
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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