Risk factors for carriage of antimicrobial-resistant Salmonella spp and Escherichia coli in pet dogs from volunteer households in Ontario, Canada, in 2005 and 2006
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE To determine pet-related management factors associated with the carriage of antimicrobial-resistant Salmonella spp and Escherichia coli in a population of pet dogs. SAMPLE 138 dogs from 84 households in Ontario, Canada. PROCEDURES From October 2005 through May 2006, dogs and households in Ontario, Canada, were recruited to participate in a cross-sectional study. Fecal samples were submitted for culture of Salmonella spp and E coli, which provided 515 bacterial isolates for antimicrobial susceptibility testing. Multilevel logistic regression models with random effects for household and dog were created to identify pet-related management factors associated with antimicrobial resistance. RESULTS Bacterial species, feeding a homemade diet or adding homemade food to the diet, feeding a raw diet or adding anything raw to the diet, feeding a homemade raw food diet, and feeding raw chicken in the past week were significant risk factors for antimicrobial resistance in this population of dogs. CONCLUSIONS AND CLINICAL RELEVANCE In this study, several potentially important pet-related risk factors for the carriage of antimicrobial-resistant Salmonella spp and E coli in pet dogs were identified. Further evaluation of risk factors for antimicrobial resistance in dogs may lead to development of evidence-based guidelines for safe and responsible dog ownership and management to protect the public, especially pet owners who are immunocompromised.
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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 | 0,002 | 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 ».