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Enregistrement W2015079754 · doi:10.7589/2012-05-142

Comparison of Escherichia coli Recovery and Antimicrobial Resistance in Cecal, Colon, and Fecal Samples Collected from Wild House Mice (Mus musculus)

2013· article· en· W2015079754 sur OpenAlexaff
Samantha E. Allen, Nicol Janecko, David L. Pearl, Patrick Boerlin, Richard J. Reid‐Smith, Claire M. Jardine

Notice bibliographique

RevueJournal of Wildlife Diseases · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePharmaceutical and Antibiotic Environmental Impacts
Établissements canadiensPublic Health Agency of CanadaUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFecesBiologyEscherichia coliVeterinary medicineCecumAntimicrobialAntibiotic resistanceSignificant differenceMicrobiologyAntibioticsEcologyInternal medicineMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Escherichia coli isolated from colon, cecal, and fecal samples are commonly used as indicator organisms to monitor antimicrobial resistance (AMR) in wild animals. The effect of sample type on E. coli recovery and AMR detection is unknown. We compared the prevalence of E. coli, the frequency of AMR, and the level of agreement between cecal, colon, and fecal samples collected from individual wild house mice (Mus musculus). Samples were collected from 49 mice trapped at swine farms, May-October 2008. We found no difference in the proportion of E. coli-positive samples (82%) among sample types and the agreement among sample types for E. coli recovery ranged from moderate to almost perfect. The percentage of E. coli positive samples resistant to one or more antimicrobial varied from 53% for colon samples to 71% for cecum samples; however, there was no significant difference in the proportion of resistant samples among sample types. The agreement among sample types for resistance to one or more antimicrobial ranged from fair to substantial. These findings indicate that there is no definitive sample type for studies of AMR in house mice. However, we suggest that fecal samples, which have direct contact with the environment, are likely the best sample to use in studies assessing the potential impact of AMR in wildlife on environmental and public health.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,250 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations7
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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