Use of model super-shedders to define the role of pen floor and hide contamination in the transmission of Escherichia coli O157:H71
Notice bibliographique
Résumé
Super-shedders, cattle shedding at least 10(4) cfu of Escherichia coli O157:H7 per gram of feces, increase the risks of contaminating the food chain and disseminating the organism through cattle populations. Because detecting super-shedders in cattle populations is laborious and time-consuming, a study was conducted to evaluate the role of hide and pen-floor contamination by model super shedders (MSS) in transmission of E. coli O157:H7. Steers (n = 48) negative for E. coli O157:H7 were allocated to 6 pens, with 2 replicate pens per treatment. Treatment A consisted of 3,000 g of feces inoculated with 10(6) cfu/g of a 5-strain mixture of nalidixic acid-resistant E. coli O157:H7 and spread in simulated fecal pats on the pen floor for d 0 through 4 and d 14 through 18. For treatment B, 100 g of the feces per day was spread on the perineum of 1 MSS per pen, and the remaining feces was placed on the pen floor as fecal pats similar to treatment A. Treatment C differed from B in that 50 g of feces was spread on the perineum and 50 g on the brisket of the MSS steer. Fecal samples, perineal swabs (500-cm(2) area around the anus), freshly voided fecal pats and manila rope samples were collected during a 56-d experimental period. More positive rope samples were found in treatments B and C compared with A (P = 0.05), and steers within treatments B and C were 1.3 times more likely (P = 0.05) to shed E. coli O157:H7 in their feces than steers in treatment A. Even though the number of E. coli O157:H7 introduced into pens was similar, results indicate an increased importance of hide compared with pen-floor contamination for transmission of this organism to cattle. Because cattle within treatment B were persistently colonized with E. coli O157:H7, this design should prove suitable for future studies investigating the role of super-shedders in the transmission of E. coli O157:H7.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».