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Enregistrement W2762026012 · doi:10.3168/jds.2017-13196

Risk assessment modelling of fecal shedding caused by extended-spectrum cephalosporin-resistant Escherichia coli transmitted through waste milk fed to dairy pre-weaned calves

2017· article· en· W2762026012 sur OpenAlexaff
Babafela Awosile, Ben A. Smith

Notice bibliographique

RevueJournal of Dairy Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueFecal contamination and water quality
Établissements canadiensPublic Health Agency of CanadaUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWeaningEscherichia coliAnimal scienceCephalosporinBiologyVeterinary medicineFecesDairy cattleFood scienceBiotechnologyAntibioticsMedicineMicrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Waste milk feeding is a common practice in dairy operations. Regardless of the benefits of this practice to the dairy farmers, concerns from the potential dissemination of antimicrobial-resistant bacteria through the gut and subsequent shedding by calves into the environment are increasing. In this study, we employed Monte Carlo simulation to assess the risk of shedding extended-spectrum cephalosporin-resistant Escherichia coli (ESC-R E. coli ) caused by waste milk feeding in pre-weaned calves using an exponential dose-response model fit to data for E. coli O157:H7 in cattle. Data from pertinent studies were included in our model to predict the risk of shedding. The median (5th and 95th percentiles) for the daily risk of shedding ESC-R E. coli by calves fed only contaminated waste milk was predicted to be 2.9 × 10 −3 (2.1 × 10 −3 , 3.7 × 10 −3 ), representing a median daily risk of 29 out of 10,000 calves shedding ESC-R E. coli due to exclusive feeding of waste milk containing ESC-R E. coli . This median value was reduced by 94% when accounting for the proportion of waste milk that does not contain ESC-R E. coli . The overall risk of shedding ESC-R E. coli through the pre-weaning period for farms that feed waste milk to calves was 5.7 × 10 −3 (2.4 × 10 −3 , 1.1 × 10 −2 ), representing 57 out of 10,000 calves. When accounting for the proportion of farms that do not feed waste milk, the pre-weaning period risk was reduced by 23%. By varying the prevalence of ESC-R E. coli in waste milk using values of 3, 1.5, and 1%, the daily risk of shedding decreased by factors of 50, 65, and 82%, respectively, which supports the reduction of contamination or discontinuation of feeding waste milk containing ESC-R E. coli as major mitigation measures to reduce the risk of shedding caused by ingestion of resistant bacteria. It is anticipated that the effects of antimicrobial residues in waste milk, which was not considered herein due to lack of data, would further increase risks. Although waste milk feeding to calves may be economically beneficial to the dairy farmers, there exists the risk of dissemination of ESC-resistant bacteria into the environment.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,296
Écart entre enseignants0,269 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations13
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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