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Enregistrement W3008675850 · doi:10.1017/s1466252319000252

Non-antibiotic approaches for disease prevention and control in beef and veal production: a scoping review

2019· review· en· W3008675850 sur OpenAlexafffund
Lee V. Wisener, Jan M. Sargeant, Annette M. O’Connor, Terri L. O’Sullivan, Scott A. McEwen, Andrea Nwosu, Tanya Rossi

Notice bibliographique

RevueAnimal Health Research Reviews · 2019
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSalmonella and Campylobacter epidemiology
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesMinistry of Agriculture, Food and Rural AffairsOntario Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairs
Mots-clésDisease controlProduction (economics)AntibioticsControl (management)MedicineEnvironmental healthBiologyComputer scienceEconomicsMicrobiologyArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Livestock producers are encouraged to reduce the use of antibiotics belonging to classes of medical importance to humans. We conducted a scoping review on non-antibiotic interventions in the form of products or management practices that could potentially reduce the need for antibiotics in beef and veal animals living under intensive production conditions. Our objectives were to systematically describe the research on this broad topic, identify specific topics that could feasibly support systematic reviews, and identify knowledge gaps. Multiple databases were searched. Two reviewers independently screened and charted the data. From the 13,598 articles screened, 722 relevant articles were charted. The number of relevant articles increased steadily from 1990. The Western European research was dominated by veal production studies whereas the North American research was dominated by beef production studies. The interventions and outcomes measured were diverse. The four most frequent interventions included non-antibiotic feed additives, vaccinations, breed type, and feed type. The four most frequent outcomes were indices of immunity, non-specific morbidity, respiratory disease, and mortality. There were seven topic areas evaluated in clinical trials that may share enough commonality to support systemic reviews. There was a dearth of studies in which interventions were compared to antibiotic comparison groups.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,716
Score d'incertitude au seuil0,572

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,645
Tête enseignante GPT0,531
Écart entre enseignants0,114 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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