Effect of Antimicrobial Use in Agricultural Animals on Drug-resistant Foodborne Campylobacteriosis in Humans: A Systematic Literature Review
Notice bibliographique
Résumé
Controversy continues concerning antimicrobial use in food animals and its relationship to drug-resistant infections in humans. We systematically reviewed published literature for evidence of a relationship between antimicrobial use in agricultural animals and drug-resistant foodborne campylobacteriosis in humans. Based on publications from the United States (U.S.), Canada and Denmark from 2010 to July 2014, 195 articles were retained for abstract review, 50 met study criteria for full article review with 36 retained for which data are presented. Two publications reported increase in macrolide resistance of Campylobacter coli isolated from feces of swine receiving macrolides in feed, and one of these described similar findings for tetracyclines and fluoroquinolones. A study in growing turkeys demonstrated increased macrolide resistance associated with therapeutic dosing with Tylan® in drinking water. One publication linked tetracycline-resistant C. jejuni clone SA in raw cow's milk to a foodborne outbreak in humans. No studies that identified farm antimicrobial use also traced antimicrobial-resistant Campylobacter from farm to fork. Recent literature confirms that on farm antibiotic selection pressure can increase colonization of animals with drug-resistant Campylobacter spp. but is inadequately detailed to establish a causal relationship between use of antimicrobials in agricultural animals and prevalence of drug-resistant foodborne campylobacteriosis in humans.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».