Optimization of Antimicrobial Treatment to Minimize Resistance Selection
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Optimization of antimicrobial treatment is a cornerstone in the fight against antimicrobial resistance. Various national and international authorities and professional veterinary and farming associations have released generic guidelines on prudent antimicrobial use in animals. However, these generic guidelines need to be translated into a set of animal species- and disease-specific practice recommendations. This article focuses on prevention of antimicrobial resistance and its complex relationship with treatment efficacy, highlighting key situations where the current antimicrobial drug products, treatment recommendations, and practices may be insufficient to minimize antimicrobial selection. The authors address this topic using a multidisciplinary approach involving microbiology, pharmacology, clinical medicine, and animal husbandry. In the first part of the article, we define four key targets for implementing the concept of optimal antimicrobial treatment in veterinary practice: (i) reduction of overall antimicrobial consumption, (ii) improved use of diagnostic testing, (iii) prudent use of second-line, critically important antimicrobials, and (iv) optimization of dosage regimens. In the second part, we provided practice recommendations for achieving these four targets, with reference to specific conditions that account for most antimicrobial use in pigs (intestinal and respiratory disease), cattle (respiratory disease and mastitis), dogs and cats (skin, intestinal, genitourinary, and respiratory disease), and horses (upper respiratory disease, neonatal foal care, and surgical infections). Lastly, we present perspectives on the education and research needs for improving antimicrobial use in the future.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,002 |
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 découle