Feedlot Cattle Antimicrobial Use Surveillance Network: A Canadian Journey
Notice bibliographique
Résumé
Antimicrobial drugs are important tools for maintaining human and animal health. Globally, antimicrobial use (AMU) in food-producing animals is under increasing scrutiny due to its potential to promote antimicrobial resistance (AMR). Historically, comprehensive Canadian data related to the types of antimicrobial drugs used, extent of use, common indicators of use and the demographics of the cattle populations receiving antimicrobial drugs have been limited, in part due to segmentation in the cattle industry and fragmentation of the drug distribution system. Appropriate AMU estimates are required to understand AMU practices, to interpret AMR levels and patterns, to meaningfully assess associated public health risks, and to inform stewardship activities. The Canadian beef cattle industry has a long history of collaboration in AMU and AMR research. Prior research projects identified both opportunities and challenges in the collection of AMU data. Cornerstone projects provided insight into the complexity of collecting AMU data in Canada's feedlot sector. This paper will discuss how the lessons learned from past work have contributed to the formation of a Canadian fed-cattle antimicrobial surveillance program that was initiated in 2019. This important surveillance program will allow feedlot cattle AMU to improve management decisions and support AMU best practices in the evolving Canadian AMR landscape.
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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 | 0,007 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».