Retrospective analysis of antibiotic treatments against piscirickettsiosis in farmed Atlantic salmon Salmo salar in Chile
Notice bibliographique
Résumé
Piscirickettsiosis is the most prevalent salt-water infectious disease in farmed salmonids in Chile. Antimicrobials are used to treat this disease; however, there is growing concern about the poor response to therapeutants on some fish farms. The objective of this study was to assess whether factors such as type of antibiotic used, average fish weight, temperature at the beginning of the treatment, and mortality at the time of treatment administration affect the probability of treatment failure against piscirickettsiosis. Pen-level treatment and production information for the first treatment event from 2014 pens on 118 farms was used in a logistic mixed model to assess treatment failure. We defined a failed treatment as when the average mortality 3 wk after the treatment was above 0.1%. Farm and company were included in the model as random effects. We found that the antibiotic product, mortality level before the treatment, and fish weight at the start of the treatment all had a significant effect on treatment outcome. Our results suggest that antibiotic treatment success is higher if the treatment is administered when mortality associated with piscirickettsiosis is relatively low. We discuss the effect of weight on treatment success and its potential relationships with husbandry practices and drug pharmacokinetics.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».