Old problems and new solutions: antibiotic alternatives in food animal production
Notice bibliographique
Résumé
The antimicrobial resistance crisis is a Global Health challenge that impacts humans, animals, and the environment alike. In response to increased demands for animal protein and by-products, there has been a substantial increase in the use of antimicrobial agents in the animal industry. Indeed, they are extensively used to prevent, control, and (or) treat disease in animals. In addition to infection control, in-feed supplementation with antimicrobials became common practice for growth promotion of livestock. Unfortunately, the global overuse of antimicrobials has contributed to the emergence and spread of resistance. As such, many countries have implemented policies and approaches to eliminate the use of antimicrobials as growth promoters in food animals, which necessitates the need for alternate and One Health strategies to maintain animal health and welfare. This review summarizes the antimicrobial resistance crisis from Global Health and One Health perspectives. In addition, we outline examples of potential alternate strategies to circumvent antimicrobial use in animal husbandry practices, including antivirulence agents, bacteriophages, and nutritional measures to control bacterial pathogens. Overall, these alternate strategies require further research and development efforts, including assessment of efficacy and the associated development, manufacturing, and labor costs.
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».