Efficacy of phage therapy in pigs: systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Limits on the use and efficacy of various antibiotics coupled with negative consumer perception of the practice have together spurred substantial research into compounds that could reduce the use antibiotics to control bacterial diseases in pigs. Bacteriophages are often among such potential compounds, and various groups have examined the efficacy of bacteriophages or bacteriophage products in limiting transmission or colonization of targeted bacteria. The study presented here provides a systematic review of such studies followed by a meta-analysis of aggregated data produced by each study. The data set was limited to inputs (n = 19; 576 total observations) from studies where: 1) live pigs were inoculated with a known quantity of challenge bacteria; 2) challenged animals were treated with a known quantity of phages; 3) concentrations of the challenge bacteria were measured in different tissues/fluids following phage treatment; and 4) SD (or SE to allow calculation of SD) was reported. Concentrations of challenge bacteria were significantly lower in phage-treated pigs versus challenged but untreated pigs (P < 0.0001; effect size = -1.06 1log10 colony-forming units [CFU]/g). The effect size of phage treatment was significantly greater (P < 0.05) in samples collected 48 to 96 h following phage treatment versus those collected ≤ 24 h following phage treatment. Likewise, effect size of phage treatment was significantly greater in piglets versus market-weight pigs. Across observations, phage treatment effect sizes were greatest (P < 0.01) in fecal samples versus ileal or cecal samples. Taken together, these data indicate that phage treatment can significantly reduce the concentrations of targeted bacteria in pigs; scenarios exist, however, where phage treatment could predictably be more or less effective.
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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 | 0,013 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,030 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| 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 | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».