Prevalence of Zoonotic or Potentially Zoonotic Bacteria, Antimicrobial Resistance, and Somatic Cell Counts in Organic Dairy Production: Current Knowledge and Research Gaps
Notice bibliographique
Résumé
The review's objective was to identify, evaluate, and summarize the findings of all primary research published in English or French, investigating prevalence of zoonotic or potentially zoonotic bacteria, bacterial resistance to antimicrobials, and somatic cell count (SCC) in organic dairy production, or comparing organic and conventional dairy production, using a systematic review methodology. Among 47 studies included in the review, 32 comparison studies were suitable for quality assessment. Fifteen studies were not assessed for quality, due to their descriptive nature or a low sample size (n <or= 2 farms). Overall, bacterial outcomes were reported in 17 studies, and prevalence of antimicrobial resistance (AMR) and multidrug resistance (MDR) of zoonotic or potentially zoonotic bacteria in 12 and 7 studies, respectively. Campylobacter spp., Escherichia coli including Shiga toxin-producing strains, Salmonella spp., Staphylococcus aureus, and SCC were investigated in 2, 7, 4, 6, and 15 studies, respectively. Contradictory findings were reported for differences in bacterial outcomes and SCC between dairy production types (organic vs. conventional). Lower prevalence of AMR on organic dairy farms was reported more consistently in studies conducted in the United States, as opposed to those conducted in Europe. These conflicting findings may result from geographic differences in organic production regulations governing antimicrobial usage, use of antimicrobials in conventional dairy production, and baseline prevalence, as well as laboratory methods, study designs, or methods of analysis employed. The majority (four of seven) of MDR investigations reported no significant differences in prevalence. Overall, only 9 of 32 studies met all five methodological soundness criteria. More well designed, executed, and reported primary research is needed at the farm and post-farm levels.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».