Occurrence of Antibiotic Residues and Antibiotic-Resistant Bacteria in Nile Tilapia Sold in Some Markets in Accra, Ghana: Public Health Implication
Notice bibliographique
Résumé
In Ghana there are concerns that antibiotics may be used inappropriately to boost fish production, though no study has investigated this problem. To provide preliminary insights into public health aspects of the problem, we investigated the occurrence of antibiotic residues and antibiotic-resistant bacteria in Nile tilapia (Oreochromis niloticus), a fish commonly cultivated and consumed in Ghana. Two hundred Nile Tilapia fish were randomly sampled from four major markets in Accra, the capital city of Ghana. One hundred samples were screened for antibiotic residues using a microbial inhibition plate test that detects sixteen different antibiotics commonly used in animal husbandry and aquaculture. The other 100 samples were cultured for bacteria using direct culture methods, and the isolates were tested against seven antibiotics by the Kirby Bauer method. The overall prevalence of antibiotic residues in the fish samples was 7%. Bacteria that were isolated from the fish samples were Shigella sonnei (10%), Enterobacter cloacae (7%), Escherichia coli (6%), Salmonella Typhi (3%) and Klebsiella pneumoniae and Proteus mirabilis (2%). All bacteria isolated were susceptible to gentamicin and ciprofloxacin but resistant to ampicillin. Multi-drug resistance (ie resistance to three or more different classes of antibiotics) occurred in 86.7% of the isolates. Nile Tilapia sold in Accra is a source of multi-drug resistant bacteria. Consumption of the fish can also lead to significant exposure to antibiotic residues.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».