Antimicrobial Resistance in Generic<i>Escherichia coli</i>Isolates from Wild Small Mammals Living in Swine Farm, Residential, Landfill, and Natural Environments in Southern Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
To assess the impacts of different types of human activity on the development of resistant bacteria in the feces of wild small mammals, we compared the prevalences and patterns of antimicrobial resistance and resistance genes in generic Escherichia coli and Salmonella enterica isolates from fecal samples collected from wild small mammals living in four environments: swine farms, residential areas, landfills, and natural habitats. Resistance to antimicrobials was observed in E. coli isolates from animals in all environments: 25/52 (48%) animals trapped at swine farms, 6/69 (9%) animals trapped in residential areas, 3/20 (15%) animals trapped at landfills, and 1/22 (5%) animals trapped in natural habitats. Animals trapped on farms were significantly more likely to carry E. coli isolates with resistance to tetracycline, ampicillin, sulfisoxazole, and streptomycin than animals trapped in residential areas. The resistance genes sul2, aadA, and tet(A) were significantly more likely to be detected in E. coli isolates from animals trapped on farms than from those trapped in residential areas. Three S. enterica serotypes (Give, Typhimurium, and Newport) were recovered from the feces of 4/302 (1%) wild small mammals. All Salmonella isolates were pansusceptible. Our results show that swine farm origin is significantly associated with the presence of resistant bacteria and resistance genes in wild small mammals in southern Ontario, Canada. However, resistant fecal bacteria were found in small mammals living in all environments studied, indicating that environmental exposure to antimicrobials, antimicrobial residues, resistant bacteria, or resistance genes is widespread.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».