Persistent Spatial Clusters of Prescribed Antimicrobials among Danish Pig Farms – A Register-Based Study
Notice bibliographique
Résumé
The emergence of pathogens resistant to antimicrobials has prompted political initiatives targeting a reduction in the use of veterinary antimicrobials in Denmark, especially for pigs. This study elucidates the tendency of pig farms with a significantly higher antimicrobial use to remain in clusters in certain geographical regions of Denmark. Animal Daily Doses/100 pigs/day were calculated for all three age groups of pigs (weaners, finishers and sows) for each quarter during 2012-13 in 6,143 commercial indoor pig producing farms. The data were split into four time periods of six months. Repeated spatial cluster analyses were performed to identify persistent clusters, i.e. areas included in a significant cluster throughout all four time periods. Antimicrobials prescribed for weaners did not result in any persistent clusters. In contrast, antimicrobial use in finishers clustered persistently in two areas (157 farms), while those issued for sows clustered in one area (51 farms). A multivariate analysis including data on antimicrobial use for weaners, finishers and sows as three separate outcomes resulted in three persistent clusters (551 farms). Compared to farms outside the clusters during this period, weaners, finishers and sows on farms within these clusters had 19%, 104% and 4% higher use of antimicrobials, respectively. Production type, farm type and farm size seemed to have some bearing on the clustering effect. Adding these factors as categorical covariates one at a time in the multivariate analysis reduced the persistent clusters by 24.3%, 30.5% and 34.1%, respectively.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».