Comparison of antimicrobial resistance patterns of Salmonella spp. and Escherichia coli recovered from pet dogs from volunteer households in Ontario (2005–06)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To compare the antimicrobial resistance (AMR) patterns of Salmonella spp. and Escherichia coli in the faeces of pet dogs from volunteer households in Southwestern Ontario, Canada. METHODS: From October 2005 to May 2006, 138 dogs from 84 Ontario households were recruited to participate in a cross-sectional study. Five consecutive daily faecal samples were collected from each dog and cultured for Salmonella spp. and E. coli. A panel of 15 antimicrobials from seven antimicrobial classes was used for susceptibility testing. RESULTS: E. coli and Salmonella spp. were recovered from 96.4% and 23.2% of dogs, respectively. In total, 515 bacterial isolates from 136 dogs from 83 households were sent for antimicrobial susceptibility testing with 80.4% of isolates being pan-susceptible. The most common resistance pattern was to amoxicillin/clavulanic acid, ampicillin, cefoxitin, ceftiofur and ceftriaxone, present in 13.3% of Salmonella isolates and 1.3% of E. coli isolates. Fifty-eight of the isolates were resistant to two or more drug classes, with 70.7% and 29.3% being E. coli and Salmonella, respectively. Based on multilevel logistic regression, the odds of resistance were greater in E. coli than Salmonella [odds ratio = 3.2; 95% confidence interval (CI) = 1.22-8.43]. Agreement in resistance between E. coli and Salmonella isolates from the same dog was low [prevalence-adjusted, bias-adjusted kappa (PABAK) = 0.38; 95% CI = 0.30-0.46]. CONCLUSIONS: Pet dogs are a potential household source of antimicrobial-resistant Salmonella spp. and E. coli. However, extrapolating the epidemiology of antimicrobial resistance in pathogens, like Salmonella, from E. coli should be done with caution.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».