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Enregistrement W2587982362

Methicillin-Resistant Staphylococcus aureus (MRSA) Prevalence in Bovine Mastitis Milk

2017· article· en· W2587982362 sur OpenAlexaboutno aff
April Aquino

Notice bibliographique

RevueCSUN ScholarWorks (California State University, Northridge) · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMilk Quality and Mastitis in Dairy Cows
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMastitisStaphylococcus aureusMicrobiologyMethicillin-resistant Staphylococcus aureusBovine milkMicrococcaceaePrevalenceStaphylococcusMeticillinBiologyMedicineAntibioticsAntibacterial agentBacteriaFood sciencePopulationEnvironmental health
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We are investigating the prevalence of methicillin-resistant Staphylococcus aureus (MRSA) in mastitic dairy cows from San Bernardino County, CA. Although there are many types of bacteria that cause bovine mastitis, an inflammation of the udder in dairy cows, we are focusing on S. aureus because it causes "'30% of mastitis cases. This is of concern due to its economic and public health significance. Mastitis costs the U.S. dairy industry about $1.7-2 billion/year as a result of reduced milk production, discarded milk, treatment, labor, and veterinary costs (Jones and Bailey, 2009). \n \nThese mastitiscausing pathogens present a public health concern due to possible transmission of bacteria from mastitic cows to milk. Although pasteurization of milk does not produce a bacteria-free product, it significantly decreases the risk of pathogens in the milk. Raw dairy products are a major concern due to the lack of pasteurization (Oliver et al., 2009). \nThe study includes isolating and culturing Staphylococcus sp. and S. aureus from milk samples. The milk samples were collected from fifteen mastitic dairy cows from two dairy farms in Chino and Ontario, San Bernardino County, CA in 2012. The confirmation of desired bacterial isolates is done through PCR techniques targeting genus-and species-specific DNA sequences. S. aureus isolates are tested for methicillin resistance to identify MRSA. PCR techniques are used to detect presence of mecA, a gene associated with resistance to penicillin-type drugs. \n \nAn additional goal is to test each isolate's resistance to cefoxitin, oxacillin, methicillin, and mupirocin using the Kirby Bauer disk diffusion method. PCR techniques will be used to tests for the gene that encodes resistance to mupirocin (mupA). Most research suggests that there is a low prevalence of MRSA. However, comprehensive surveys of MRSA in livestock species are lacking in the US. Thus, we expect our results to encourage further studies so that there may be an accurate assessment of the incidence of MRSA on dairy farms in California and the rest of the country. This will allow us to determine whether MRSA poses a threat to consumers of raw bovine milk products.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,173
Score d'incertitude au seuil0,344

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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