MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2019141915 · doi:10.1186/1746-6148-9-216

Methodological comparisons for antimicrobial resistance surveillance in feedlot cattle

2013· article· en· W2019141915 sur OpenAlexafffund
Katharine M. Benedict, Sheryl Gow, Sylvia Checkley, Calvin W. Booker, Tim A. McAllister, Paul S. Morley

Notice bibliographique

RevueBMC Veterinary Research · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAntibiotic Resistance in Bacteria
Établissements canadiensAlberta Health ServicesUniversity of LethbridgeUniversity of CalgaryUniversity of SaskatchewanPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesAlberta Beef ProducersBeef Cattle Research CouncilPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésAntibiotic resistanceAntimicrobialVeterinary medicineFeedlotBiotechnologyBiologyMedicineMicrobiologyAntibioticsAnimal science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: The purpose of this study was to objectively compare methodological approaches that might be utilized in designing an antimicrobial resistance (AMR) surveillance program in beef feedlot cattle. Specifically, four separate comparisons were made to investigate their potential impact on estimates for prevalence of AMR. These included investigating potential differences between 2 different susceptibility testing methods (broth microdilution and disc diffusion), between 2 different target bacteria (non-type-specific E. coli [NTSEC] and Mannheimia haemolytica), between 2 strategies for sampling feces (individual samples collected per rectum and pooled samples collected from the pen floor), and between 2 strategies for determining which cattle to sample (cattle that were culture-positive for Mannheimia haemolytica and those that were culture-negative). RESULTS: Comparing two susceptibility testing methods demonstrated differences in the likelihood of detecting resistance between automated disk diffusion (BioMIC®) and broth microdilution (Sensititre®) for both E. coli and M. haemolytica. Differences were also detected when comparing resistance between two bacterial organisms within the same cattle; there was a higher likelihood of detecting resistance in E. coli than in M. haemolytica. Differences in resistance prevalence were not detected when using individual animal or composite pen sampling strategies. No differences in resistance prevalences were detected in E. coli recovered from cattle that were culture-positive for M. haemolytica compared to those that were culture-negative, suggesting that sampling strategies which targeted recovery of E. coli from M. haemolytica-positive cattle would not provide biased results. CONCLUSIONS: We found that for general purposes, the susceptibility test selected for AMR surveillance must be carefully chosen considering the purpose of the surveillance since the ability to detect resistance appears to vary between these tests depending upon the population where they are applied. Continued surveillance of AMR in M. haemolytica recovered by nasopharyngeal swab is recommended if monitoring an animal health pathogen is an objective of the surveillance program as results of surveillance using fecal E. coli cannot be extrapolated to this important respiratory pathogen. If surveillance of E. coli was pursued in the same population, study populations could target animals that were culture-positive for M. haemolytica without biasing estimates for AMR in E. coli. Composite pen-floor sampling or sampling of individuals per-rectum could possibly be used interchangeably for monitoring resistance in E. coli.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,829
Score d'incertitude au seuil0,614

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,340
Tête enseignante GPT0,454
Écart entre enseignants0,114 · 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

Citations29
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueBMC Veterinary ResearchMême sujetAntibiotic Resistance in BacteriaTravaux en français237 207