Zoonotic Fecal Pathogens and Antimicrobial Resistance in Canadian Petting Zoos
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
This study aimed to better understand the potential public health risk associated with zoonotic pathogens in agricultural fairs and petting zoos in Canada. Prevalence of Salmonella, Shiga toxin-producing Escherichia coli (STEC) O157:H7, and top six non-O157 STEC serogroups in feces (n = 88), hide/feather (n = 36), and hand rail samples (n = 46) was assessed, as well as distributions of antimicrobial resistant (AMR) broad and extended-spectrum β-lactamase (ESBL)-producing E. coli. Prevalence of methicillin-resistant Staphylococcus aureus (MRSA) in pig nasal swabs (n = 4), and Campylobacter, Cryptosporidium, and Giardia in feces was also assessed. Neither Salmonella nor MRSA were detected. Campylobacter spp. were isolated from 32% of fecal samples. Cryptosporidium and Giardia were detected in 2% and 15% of fecal samples, respectively. Only one fecal sample was positive for STEC O157, whereas 22% were positive for non-O157 STEC. Multi-drug resistance (MDR) to antibiotics classified as critically and highly important in human medicine was proportionally greatest in E. coli from cattle feces. The β-lactamase-producing E. coli from pig, horse/donkey feces, and hand rail samples, as well as the STEC E. coli from handrail swabs were MDR. The diversity and prevalence of zoonotic pathogens and AMR bacteria detected within agricultural fairs and petting zoos emphasize the importance of hygienic practices and sanitization with respect to reducing associated zoonotic risks.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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