Antibacterial treatment for exotic species, backyard ruminants and small flocks: a narrative review highlighting barriers to effective and appropriate antimicrobial treatment
Notice bibliographique
Résumé
Antimicrobial resistance is a complex One Health issue that exists in both human and veterinary medicine. To mitigate this ever-growing problem, efforts have been made to develop guidelines for appropriate antimicrobial use (AMU) across sectors. In veterinary medicine, there are notable literature gaps for proper AMU in minor species. We conducted a structured narrative review covering the years of July 2006 - July 2021 to find antimicrobial treatments for common bacterial infections in exotic (birds, rodents, reptiles, and others), small flock (chickens, turkeys, and other fowl), and backyard small ruminant (sheep and goats) species. We retrieved a total of 4728 articles, of which 21 articles met the criteria for our review. Studies were grouped according to species, syndrome, and body system affected. Other data extracted included the bacterial pathogen(s), treatment (active ingredient), and geographical origin. Body systems reported included: intra-oral (n = 4), gastrointestinal (n = 1), respiratory (n = 2), reproductive (n = 1), skin (n = 3), aural (n = 1), ocular (n = 4), and other/multisystem (n = 5). By species, our search resulted in: rabbit (n = 5), rat (n = 2), guinea pig (n = 1), chinchilla (n = 1), guinea pig and chinchilla (n = 1), avian species (n = 1), psittacine birds (n = 2), loris and lorikeets (n = 1), turtles (n = 2), lizards (n = 1), goats (n = 2) and sheep (n = 2). The results of our findings identified a distinct gap in consistent antimicrobial treatment information for commonly encountered bacterial conditions within these species. There is a persisting need for clinical trials that focus on antibacterial treatment to strengthen the evidence base for AMU within exotic, small flock, and backyard small ruminant species.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».