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Enregistrement W2118842113 · doi:10.3168/jds.2012-5713

Herd-level relationship between antimicrobial use and presence or absence of antimicrobial resistance in gram-negative bovine mastitis pathogens on Canadian dairy farms

2013· article· en· W2118842113 sur OpenAlexafffundabout
Vineet Saini, J. Trenton McClure, Daniel T. Scholl, T.J. DeVries, Herman W. Barkema

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMilk Quality and Mastitis in Dairy Cows
Établissements canadiensUniversity of GuelphUniversity of CalgaryUniversity of Prince Edward IslandAlberta Health Services
Organismes subventionnairesAgriculture and Agri-Food CanadaNovalaitUniversité de MontréalPublic Health AgencyPublic Health Agency of CanadaDairy Farmers of Canada
Mots-clésAntimicrobialPenicillinMastitisAmpicillinCefoxitinMicrobiologyAntibiotic resistanceVeterinary medicineTetracyclineTrimethoprimBiologyCeftiofurCloxacillinHerdMedicineAntibioticsBacteriaStaphylococcus aureus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Concurrent data on antimicrobial use (AMU) and resistance are needed to contain antimicrobial resistance (AMR) in bacteria. The present study examined a herd-level association between AMU and AMR in Escherichia coli (n=394) and Klebsiella species (n=139) isolated from bovine intramammary infections and mastitis cases on 89 dairy farms in 4 regions of Canada [Alberta, Ontario, Québec, and Maritime Provinces (Prince Edward Island, Nova Scotia, and New Brunswick)]. Antimicrobial use data were collected using inventory of empty antimicrobial containers and antimicrobial drug use rate was calculated to quantify herd-level AMU. Minimum inhibitory concentrations (MIC) were determined using Sensititre National Antimicrobial Resistance Monitoring System (NARMS) gram-negative MIC plate (Trek Diagnostic Systems Inc., Cleveland, OH). Isolates were classified as susceptible, intermediate, or resistant. Intermediate and resistant category isolates were combined to form an AMR category, and multivariable logistic regression models were built to determine herd-level odds of AMR to tetracycline, ampicillin, cefoxitin, chloramphenicol, trimethoprim-sulfamethoxazole combination, sulfisoxazole, streptomycin and kanamycin in E. coli isolates. In the case of Klebsiella species isolates, logistic regression models were built for tetracycline and sulfisoxazole; however, no associations between AMU and AMR in Klebsiella species were observed. Ampicillin-intermediate or -resistant E. coli isolates were associated with herds that used intramammarily administered cloxacillin, penicillin-novobiocin combination, and cephapirin used for dry cow therapy [odds ratios (OR)=26, 32, and 189, respectively], and intramammary ceftiofur administered for lactating cow therapy and systemically administered penicillin (OR=162 and 2.7, respectively). Use of systemically administered penicillin on a dairy farm was associated with tetracycline and streptomycin-intermediate or -resistant E. coli isolates (OR=5.6 and 2.8, respectively). Use of cephapirin and cloxacillin administered intramammarily for dry cow therapy was associated with increasing odds of having at least 1 kanamycin-intermediate or -resistant E. coli isolate at a farm (OR=8.7 and 9.3, respectively). Use of systemically administered tetracycline and ceftiofur was associated with cefoxitin-intermediate or -resistant E. coli (OR=0.13 and 0.16, respectively); however, the odds of a dairy herd having at least 1 cefoxitin-intermediate or -resistant E. coli isolate due to systemically administered ceftiofur increased with increasing average herd parity (OR=3.1). Association between herd-level AMU and AMR in bovine mastitis coliforms was observed for certain antimicrobials. Differences in AMR between different barn types and geographical regions were not observed.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,101
Score d'incertitude au seuil0,203

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,190 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations56
Publié2013
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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