Informing Stewardship Measures in Canadian Food Animal Species through Integrated Reporting of Antimicrobial Use and Antimicrobial Resistance Surveillance Data—Part II, Application
Notice bibliographique
Résumé
Using the methodology developed for integrated analysis and reporting of antimicrobial use (AMU) and antimicrobial resistance (AMR) data, farm-level surveillance data were synthesized and integrated to assess trends and explore potential AMU and AMR associations. Data from broiler chicken flocks (n = 656), grower–finisher pig herds (n = 462) and turkey flocks (n = 339) surveyed by the Canadian Integrated Program for Antimicrobial Resistance Surveillance (CIPARS) at the farm-level (2015–2019) were used. The analyses showed a reduction in mean flock/herd level number of defined daily doses using Canadian standards (nDDDvetCA) adjusted for kg animal biomass that coincided with the decline in % resistance in the three species. This was noted in most AMU-AMR pairs studied except for ciprofloxacin resistant Campylobacter where resistance continued to be detected (moderate to high levels) despite limited fluoroquinolone use. Noteworthy was the significantly negative association between the nDDDvetCA/kg animal biomass and susceptible Escherichia coli (multispecies data), an early indication that AMU stewardship actions are having an impact. However, an increase in the reporting of diseases in recent years was observed. This study highlighted the value of collecting high-resolution AMU surveillance data with animal health context at the farm-level to understand AMR trends, enable data integration and measure the impact of AMU stewardship actions.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».