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Enregistrement W2059824045 · doi:10.1017/s0950268811001798

Zoonotic bacteria, antimicrobial use and antimicrobial resistance in ornamental fish: a systematic review of the existing research and survey of aquaculture-allied professionals

2011· review· en· W2059824045 sur OpenAlexafffund
Malcolm Weir, Andrijana Rajić, Lucie Dutil, Natalia Cernicchiaro, F. Carl Uhland, B.M. Mercier, Nataša Tuševljak

Notice bibliographique

RevueEpidemiology and Infection · 2011
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAquaculture disease management and microbiota
Établissements canadiensCegep de Saint HyacinthePublic Health Agency of CanadaUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésAntibiotic resistanceOrnamental plantAntimicrobialAquacultureTetracyclineVeterinary medicineBiologyMicrobiologyEnvironmental healthFish <Actinopterygii>MedicineAntibioticsFisheryEcology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using systematic review methodology, global research reporting the frequency of zoonotic bacterial pathogens, antimicrobial use (AMU) and antimicrobial resistance (AMR) in ornamental fish, and human illness due to exposure to ornamental fish, was examined. A survey was performed to elicit opinions of aquaculture-allied personnel on the frequency of AMU and AMR in ornamental fish. The most commonly reported sporadic human infections were associated with Mycobacterium marinum, while Salmonella Paratyphi B var. Java was implicated in all reported outbreaks. Aeromonas spp. were most frequently investigated (n=10 studies) in 25 studies surveying ornamental fish from various sources. High levels of resistance were reported to amoxicillin, penicillin, tetracycline and oxytetracycline, which was also in agreement with the survey respondents' views. Studies on AMU were not found in our review. Survey respondents reported frequent use of quinolones, followed by tetracyclines, nitrofurans, and aminoglycosides. Recommendations for future surveillance and public education efforts are presented.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,059
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,176
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,210 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations66
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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