A Retrospective, Observational Study on Antimicrobial Drug Use in Beef Fattening Operations in Northwestern Italy and Evaluation of Risk Factors Associated with Increased Antimicrobial Usage
Notice bibliographique
Résumé
The abuse or misuse of antimicrobials in animal production is thought to be a potential factor in the development of antimicrobial resistance in veterinary and human medicine. With this study, we wanted to quantify antimicrobial usage in beef fattening operations in northwestern Italy and to identify factors potentially influencing antimicrobial usage. The sample was composed of 26 beef fattening operations that import heifers and bulls from France. Data were extracted from the 2014 and 2015 treatment registers kept by the farmers. The mean (±SD) number of animal daily doses per animal (nADDa) per year for each farm was 3 (±2.1) during the study period (2014–2015). Group antimicrobial treatments (57.5% of all treatments) were often administered orally (70.5%) and consisted overwhelmingly of doxycycline (97%). Individual treatments (42.5% of all treatments) were administered parenterally (98.1%) and the most often used active substances were florfenicol (19.9%), marbofloxacin (19.5%), and tylosin (12.4%). There was a negative correlation between the nADDa for total and group treatments and average batch weight at arrival and between the amount of straw added per animal per day and the nADDa (p ≤ 0.05). Our data show that antimicrobials critical for human medicine were often used in beef fattening operations in northwestern Italy before the European guidelines for the prudent use of antimicrobials in veterinary medicine were issued. Additionally, the use of antimicrobials as a preventive group treatment was still widespread, mostly in lighter weight animals.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».