Comparison of different biomass methodologies to adjust sales data on veterinary antimicrobials in the USA
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The United States (US) FDA, European Surveillance of Veterinary Antimicrobial Consumption (ESVAC), Public Health Agency of Canada (PHAC) and World Organisation for Animal Health (OIE) established methodologies that characterize antimicrobial sales for use in food animals by adjusting the sales by animal biomass. Our aim was to review and compare these methodologies on US-specific data. METHODS: Annual antimicrobial sales for cattle, swine, chickens and turkeys in the USA between 2016 and 2018 were adjusted by the FDA, ESVAC, PHAC and OIE methodologies. To better understand the advantages and disadvantages of the four methodologies, their biomass denominators were compared regarding the level of detail accounted for in the estimated US livestock biomass, their ability to observe temporal trends in animal biomass within a country and practicality in biomass estimation for comparing antimicrobial sales across countries. RESULTS: The four methodologies resulted in substantially different estimates of biomass-adjusted antimicrobial sales for use in US food animals. The 2018 estimates were the highest with the ESVAC methodology (314.7 mg of active antimicrobial ingredient/kg of animal biomass), followed by PHAC (191.5 mg/kg), FDA (127.6 mg/kg) and OIE (111.5 mg/kg). The animal weight parameters used in each methodology had the most impact on the biomass-adjusted sales estimates. CONCLUSIONS: In regard to the estimation of the animal biomass, no methodology was found to be perfect; however, the FDA methodology had the best resolution in characterizing the US livestock biomass while the OIE methodology was best for biomass estimation for global monitoring of antimicrobial sales for use in food animals.
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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 | 0,014 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».