Associations Between Feed and Water Antimicrobial Use in Farrow-to-Finish Swine Herds and Antimicrobial Resistance of Fecal <i>Escherichia coli</i> from Grow-Finish Pigs
Notice bibliographique
Résumé
Escherichia coli (n = 1439), isolated from the feces of apparently healthy grow-finish pigs in 20 herds, were tested for susceptibility to 16 antimicrobials. Logistic regression models were developed for each resistance that was observed in more than 5% of the isolates. Each production phase's (suckling, nursery, grow-finish pigs or sows) antimicrobial exposure rate, through feed or water, was considered as a risk factor. Management variables were evaluated as potential confounders. Six resistance outcomes were associated with an antimicrobial use risk factor and four included exposures of pigs outside the grow-finish phase. In the case of sulfamethoxazole, the odds of resistance increased 2.3 times for every 100,000 pig-days of nursery pig exposure to sulfonamides. Thus, swine producers and veterinarians must be aware that antimicrobial use in pigs distant from market could have food safety repercussions. Five resistance outcomes were associated with exposure to an unrelated antimicrobial class. Most notably, the odds of sulfamethoxazole and chloramphenicol resistance were each six times higher in herds reporting high (more than 500/1,000 pig-days) grow-finish pig, macrolide exposure compared to herds with no macrolide use in grow-finish pigs. Therefore, the potential for co-selection should be considered in antimicrobial use decisions. This study emphasizes the importance of judicious antimicrobial use in pork production.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».