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Enregistrement W2106930919 · doi:10.1017/s1466252308001552

Antimicrobial resistance in selected bacteria from poultry

2008· review· en· W2106930919 sur OpenAlexaff
Carlton Gyles

Notice bibliographique

RevueAnimal Health Research Reviews · 2008
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSalmonella and Campylobacter epidemiology
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAntimicrobialAntibiotic resistanceBacteriaMicrobiologyBiologyVeterinary medicineMedicineAntibioticsGenetics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper reviews the present state of antimicrobial resistance (AMR) in the zoonotic bacteria Salmonella, Campylobacter jejuni and Campylobacter coli, and in Escherichia coli from chickens and turkeys. For Salmonella, the frequencies and patterns of AMR vary depending on time, region, serovar, the particular farm, layers versus broilers, and the antimicrobial agent. There is usually a higher frequency of AMR in Salmonella from turkeys compared with Salmonella from chickens. Clonal and horizontal transmission of AMR occur and there is concern about the spread of transmissible plasmids that encode extended spectrum cephalosporinases. Resistance to fluoroquinolones is generally low. For Campylobacter, resistance to tetracycline is usually at moderate to high frequency, resistance to quinolones/fluoroquinolones varies from low to high, and resistance to macrolides is usually low. There are high levels of fluoroquinolone resistance in some countries. Avian pathogenic E. coli are often highly resistant, especially to tetracycline, streptomycin, and sulfonamides. Plasmid-mediated resistance is common. High levels of resistance to ciprofloxacin have been reported from China. Commensal E. coli from poultry have similar patterns of resistance but at lower frequencies. Integron associated resistance occurs commonly in Salmonella and E. coli but has not been detected in Campylobacter.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,003

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 Opus0,423
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,052 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
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

Citations200
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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