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Enregistrement W2030792975 · doi:10.1089/fpd.2009.0400

Antimicrobial Drug Use and Antimicrobial Resistance in Enteric Bacteria Among Cattle from Alberta Feedlots

2009· article· en· W2030792975 sur OpenAlexaffabout
Sangeeta Rao, Joyce Van Donkersgoed, Valerie Bohaychuk, Thomas E. Besser, Xinming Song, Bruce A. Wagner, Dale D. Hancock, David G. Renter, David A. Dargatz, Paul S. Morley

Notice bibliographique

RevueFoodborne Pathogens and Disease · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSalmonella and Campylobacter epidemiology
Établissements canadiensAgriculture Food and Rural Development
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNalidixic acidCampylobacterAntibiotic resistanceSalmonellaTetracyclineCiprofloxacinAntimicrobialStreptomycinFecesBiologyVeterinary medicineDrug resistanceMicrobiologyFeedlotCampylobacter jejuniAntibioticsMedicineBacteriaAnimal science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The purpose of this study was to determine whether antimicrobial resistance (AMR) in foodborne pathogens (Escherichia coli O157, Salmonella, and Campylobacter) and non-type-specific E. coli obtained from fecal samples of feedlot cattle was associated with antimicrobial drug (AMD) use. A secondary objective was to determine if AMR in non-type-specific E. coli could be used as a predictor of AMR in foodborne pathogens. Fecal samples were collected from pen floors in 21 Alberta feedlots during March through December 2004, and resistance prevalence was estimated by season (Spring, Fall) and cattle type (fewest days-on-feed and closest to slaughter). AMD exposures were obtained by calculating therapeutic animal daily doses for each drug before sampling from feedlot records. Generalized linear mixed models were used to investigate the relationship between each AMR and AMD use. Non-type-specific E. coli was commonly recovered from fecal samples (88.62%), and the highest prevalence of resistance was found toward tetracycline (53%), streptomycin (28%), and sulfadiazine (48%). Campylobacter jejuni was recovered from 55.3% of the fecal samples, and resistance was generally less for the drugs that were evaluated (doxycycline 38.1%, ciprofloxacin 2.6%, nalidixic acid 1.64%, erythromycin 1.2%). E. coli O157 and Salmonella were recovered much less frequently (7% and 1% prevalence, respectively). The prevalence of recovery for the bacteria studied varied between seasons and cattle types, as did patterns of AMR. Among non-type-specific E. coli, resistance to tetracycline, streptomycin, and sulfadiazine was found to be positively associated with in-feed exposure as well as injectable tetracycline, but these differences were relatively small and of questionable practical relevance. Among C. jejuni isolates, cattle type was significantly associated with doxycycline resistance. Results suggested that resistance in non-type-specific E. coli to chloramphenicol, trimethoprim/sulfamethoxazole, and tetracycline might be used as predictors of resistance to these drugs in E. coli O157 recovered from the same fecal samples.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,262
Score d'incertitude au seuil0,466

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,189 · 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

Citations39
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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