Molecular epidemiology of antimicrobial resistance in veterinary medicine: where do we go?
Notice bibliographique
Résumé
Molecular epidemiology allows us to trace specific microorganisms and mobile genetic elements and to assess their epidemiological and evolutionary relationships. Examples of molecular epidemiology investigations in veterinary hospitals are discussed. They demonstrate the great similarities with the situation in human medicine and the potential usefulness of molecular epidemiology in our fight against antimicrobial resistance and nosocomial infections in veterinary hospitals. A broad knowledge of the diversity of antimicrobial resistance determinants in some major groups of pathogens and commensals from animals such as Enterobacteriaceae, Pasteurellaceae, enterococci and staphylococci is emerging. However, there are important gaps in this knowledge, which are discussed here. Many more molecular epidemiology studies will be necessary to understand and follow the evolution of the problem in veterinary medicine and agriculture on a global scale. To be able to build useful surveillance programs and reliable epidemiological models, and to identify critical intervention points, we need to improve our understanding of antimicrobial resistance at the animal and farm levels. Studies assessing the dynamics of bacterial populations and of resistance determinants at these levels are desperately needed. Understanding the relationships between antimicrobial resistance, colonization factors, and virulence also represents a major issue for which molecular epidemiology investigations will be needed.
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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 | 0,018 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,002 |
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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».