Assessing the Value of Antibiotics on Farms: Modeling the Impact of Antibiotics and Vaccines for Managing Lawsonia intracellularis in Hog Production
Notice bibliographique
Résumé
Increasing awareness of antibiotic resistance has correspondingly increased efforts to identify and reduce the causal behaviours that led to this severe public health threat. The consequences of these efforts are regulatory and market pressures limiting antibiotic use by livestock farmers which may lead to significant financial and welfare challenges on the farm, even if antibiotics can be substituted by vaccines. The purpose of this study is to measure the relative cost-effectiveness of antibiotics versus vaccines for controlling L. intracellularis on a Canadian farrow-to-finish pig farm. This is done by modelling the production and economic impact of different antibiotics and vaccines available for managing this disease, listed in the Canadian Compendium of Veterinary Products. The economic impacts (in Canadian dollars) of the disease are estimated and the net benefits of alternative prevention and treatment options are compared to determine the relative cost-effectiveness of each strategy. Of the twelve options analyzed, four were preventative (antibiotic and vaccine) and eight were antibiotic treatments. Prophylactic chlortetracycline (an antibiotic) is the most cost-effective option for managing L. intracellularis, while Porcilis Ileitis (a vaccine) is the least cost-effective strategy. This result remains robust considering sensitivity analysis of the production parameters, which indicates that preventative antibiotics are more cost-effective than vaccines. This implies that banning preventative antibiotic treatments harms the bottom line of farmers under current market conditions.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».