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Enregistrement W2117464052 · doi:10.1139/cjm-2015-0239

Antimicrobial use in swine production and its effect on the swine gut microbiota and antimicrobial resistance

2015· review· en· W2117464052 sur OpenAlexaffvenue
Devin B. Holman, Martin R. Chénier

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Microbiology · 2015
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePharmaceutical and Antibiotic Environmental Impacts
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAntimicrobialAntibiotic resistanceBiologyGut floraContext (archaeology)MicrobiologyAntibioticsImmunology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Antimicrobials have been used in swine production at subtherapeutic levels since the early 1950s to increase feed efficiency and promote growth. In North America, a number of antimicrobials are available for use in swine. However, the continuous administration of subtherapeutic, low concentrations of antimicrobials to pigs also provides selective pressure for antimicrobial-resistant bacteria and resistance determinants. For this reason, subtherapeutic antimicrobial use in livestock remains a source of controversy and concern. The swine gut microbiota demonstrates a number of changes in response to antimicrobial administration depending on the dosage, duration of treatment, age of the pigs, and gut location that is sampled. Both culture-independent and -dependent studies have also shown that the swine gut microbiota contains a large number of antimicrobial resistance determinants even in the absence of antimicrobial exposure. Heavy metals, such as zinc and copper, which are often added at relatively high doses to swine feed, may also play a role in maintaining antimicrobial resistance and in the stability of the swine gut microbiota. This review focuses on the use of antimicrobials in swine production, with an emphasis on the North American regulatory context, and their effect on the swine gut microbiota and on antimicrobial resistance determinants in the gut microbiota.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,745
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,237 · 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'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

Citations94
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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