Prevalence of antimicrobial resistance genes and its association with restricted antimicrobial use in food-producing animals: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: There is ongoing debate regarding potential associations between restrictions of antimicrobial use and prevalence of antimicrobial resistance (AMR) in bacteria. OBJECTIVES: To summarize the effects of interventions reducing antimicrobial use in food-producing animals on the prevalence of AMR genes (ARGs) in bacteria from animals and humans. METHODS: We published a full systematic review of restrictions of antimicrobials in food-producing animals and their associations with AMR in bacteria. Herein, we focus on studies reporting on the association between restricted antimicrobial use and prevalence of ARGs. We used multilevel mixed-effects models and a semi-quantitative approach based on forest plots to summarize findings from studies. RESULTS: A positive effect of intervention [reduction in prevalence or number of ARGs in group(s) with restricted antimicrobial use] was reported from 29 studies for at least one ARG. We detected significant associations between a ban on avoparcin and diminished presence of the vanA gene in samples from animals and humans, whereas for the mecA gene, studies agreed on a positive effect of intervention in samples only from animals. Comparisons involving mcr-1, blaCTX-M, aadA2, vat(E), sul2, dfrA5, dfrA13, tet(E) and tet(P) indicated a reduced prevalence of genes in intervention groups. Conversely, no effects were detected for β-lactamases other than blaCTX-M and the remaining tet genes. CONCLUSIONS: The available body of scientific evidence supported that restricted use of antimicrobials in food animals was associated with an either lower or equal presence of ARGs in bacteria, with effects dependent on ARG, host species and restricted drug.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».