Optimization of Antimicrobial Treatment to Minimize Resistance Selection
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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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».