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Enregistrement W2048798409 · doi:10.1111/1574-6941.12093

Impact of subtherapeutic administration of tylosin and chlortetracycline on antimicrobial resistance in farrow-to-finish swine

2013· article· en· W2048798409 sur OpenAlexaff
Devin B. Holman, Martin R. Chénier

Notice bibliographique

RevueFEMS Microbiology Ecology · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePharmaceutical and Antibiotic Environmental Impacts
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTylosinChlortetracyclineBiologyWeaningOxytetracyclineMicrobiologyAnimal sciencePopulationVeterinary medicineAntibioticsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The use of antimicrobial agents in swine production at subtherapeutic concentrations for the purpose of growth promotion remains controversial due to the potential impact on public health. Beginning at weaning (3 weeks), pigs received either nonmedicated feed or feed supplemented with subtherapeutic levels of either tylosin (11-44 ppm) or chlortetracycline (5.5 ppm). After only 3 weeks, pigs given feed supplemented with tylosin had significantly higher levels of tylosin-resistant anaerobes (P < 0.0001) compared with the control group, increasing from 11.8% to 89.6%, a level which was stable for the duration of the study, even after a 2-week withdrawal prior to slaughter. Tylosin-fed pigs had a higher incidence of detection for erm(A), erm(F), and erm(G), as well as significantly (P < 0.001) higher concentrations of erm(B) in their feces. The continuous administration of chlortetracycline-supplemented feed, however, had no significant effect on the population of chlortetracycline-resistant anaerobes in comparison with nontreated pigs (P > 0.05). The resistance genes tet(O), tet(Q), and erm(B) were detected in all pigs at each sampling time, while tet(G), tet(L), and tet(M) were also frequently detected. Neither chlortetracycline nor tylosin increased the growth rate of pigs.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,619
Score d'incertitude au seuil0,999

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,268 · 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.

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

Citations55
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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