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Enregistrement W2731324109 · doi:10.1371/journal.pone.0179384

Antimicrobial use surveillance in broiler chicken flocks in Canada, 2013-2015

2017· article· en· W2731324109 sur OpenAlexafffundabout
Agnes Agunos, David Léger, Carolee A. Carson, Sheryl Gow, Angelina L Bosman, Rebecca Irwin, Richard J. Reid‐Smith

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePharmaceutical and Antibiotic Environmental Impacts
Établissements canadiensPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesAlberta Agriculture and ForestryCanadian Animal Health InstitutePublic Health AgencyPublic Health Agency of CanadaMinistry of Agriculture - Saskatchewan
Mots-clésCoccidiostatsAntimicrobialFlockVirginiamycinBroilerAntibiotic resistanceVeterinary medicinePoultry farmingBacitracinBiologyBiotechnologyMedicineAntibioticsAnimal scienceMicrobiologyCoccidiosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is a paucity of data on the reason for and the quantity of antimicrobials used in broiler chickens in Canada. To address this, the Canadian Integrated Program for Antimicrobial Resistance Surveillance (CIPARS) implemented surveillance of antimicrobial use (AMU) and antimicrobial resistance (AMR) in broiler chicken flocks in 2013. Shortly after this (2014), the poultry industry banned the preventive use of ceftiofur in broiler chickens. The objectives of this analysis were to describe antimicrobial use (AMU) in Canadian broiler chickens between 2013 and 2015 (n = 378 flocks), compare these results to other animal species in Canada, to highlight the utility of farm surveillance data to evaluate the impact of a policy change, and to explore how different antimicrobial use metrics might affect data interpretation and communication. The surveillance data indicated that the poultry industry policy resulted in lower antimicrobial use and resistance, and they successfully captured information on when, where, why, and how much antimicrobials were being used. The majority of antimicrobials were administered via the feed (95%). The relative frequency of antimicrobial classes used in broiler chickens differed from those used in swine or in food animal production in general. Coccidiostats were the most frequently used antimicrobial classes (53% of total kg). Excluding coccidiostats, the top three most frequently used antimicrobial classes were bacitracin (53% of flocks), virginiamycin (25%) and avilamycin (21%), mainly used for the prevention of necrotic enteritis. Depending on the AMU metric utilized, the relative rankings of the top antimicrobials changed; hence the choice of the AMU metric is an important consideration for any AMU reporting. When using milligrams/Population Correction Unit (mg/PCU) the top three antimicrobial classes used were bacitracins (76 mg/PCU), trimethoprim-sulfonamides (24 mg/PCU), and penicillins (15 mg/PCU), whereas when using a number of Defined Daily Doses in animals using Canadian standards /1,000 chicken-days at risk (nDDDvetCA/1,000 CD) the ranking was bacitracins (223 nDDDvetCA/1,000 CD), streptogramins (118 nDDDvetCA/1,000 CD), and trimethoprim-sulfonamides (87 nDDDvetCA/1,000 CD). The median animal treatment days in feed for one cycle (ATD/cycle) during the three-year study were 34 ATD/cycle; this was equal to the mean age of the flocks at pre-harvest sampling day (days at risk), indicating that the studied flocks except those that were raised without antibiotics and organic, were fed with medicated rations throughout the observation period. Overall, more than half (59%) of antimicrobials used in broiler chickens were in classes not used in human medicine, such as ionophores and chemical coccidiostats aimed to prevent coccidiosis. Compared to grower-finisher pigs and in production animal species (national sales data), the mg/PCU of antimicrobials used in broiler chickens was relatively lower. The findings of this paper highlighted the importance of farm-level AMU surveillance in measuring the impact of interventions to reduce antimicrobials in poultry.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,040
Score d'incertitude au seuil0,292

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations56
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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