Critically important antimicrobials are generally not needed to treat nonsevere clinical mastitis in lactating dairy cows: Results from a network meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
There is ongoing debate regarding whether critically important antimicrobials (CIA) should be used to treat infections in food-producing animals. In this systematic review, we determined whether CIA and non-CIA have comparable efficacy to treat nonsevere bovine clinical mastitis caused by the most commonly reported bacteria that cause mastitis worldwide. We screened CAB Abstracts, Web of Science, MEDLINE, Scopus, and PubMed for original epidemiological studies that assessed pathogen-specific bacteriological cure rates of antimicrobials used to treat nonsevere clinical mastitis in lactating dairy cows. Network models were fit using risk ratios of bacteriological cure as outcome. A total of 30 studies met inclusion criteria. Comparisons of cure rates demonstrated that CIA and non-CIA had comparable efficacy for treatment of nonsevere clinical mastitis in dairy cattle. Additionally, for cows with nonsevere clinical mastitis caused by Escherichia coli and Klebsiella spp., bacteriological cure rates were comparable for treated versus untreated cows; therefore, there was no evidence to justify treatment of these cases with CIA. Our findings supported that CIA in general are not necessary for treating nonsevere clinical mastitis in dairy cattle, the disease that accounts for the majority of antimicrobial usage in dairy herds worldwide. Furthermore, our findings support initiatives to reduce or eliminate use of CIA in dairy herds.
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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 | 0,024 | 0,052 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,046 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».