Effect of antimicrobial administration on fecal microbiota of critically ill dogs: dynamics of antimicrobial resistance over time
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Multidrug resistance in companion animals poses significant risks to animal and human health. Prolonged antimicrobial drug (AMD) treatment in animals is a potential source of selection pressure for antimicrobial resistance (AMR) including in the gastrointestinal microbiota. We performed a prospective study of dogs treated for septic peritonitis, pyometra, or bacterial pneumonia and collected repeated fecal samples over 60 days. Bacterial cultures and direct molecular analyses of fecal samples were performed including targeted resistance gene profiling. RESULTS: Resistant Escherichia coli increased after 1 week of treatment (D1:21.4% vs. D7:67.9% P < 0.001) and returned to baseline proportions by D60 (D7:67.9% vs D60:42.9%, P = 0.04). Dogs with septic peritonitis were hospitalized significantly longer than those with pneumonia or pyometra. Based on genetic analysis, Simpson's diversity index significantly decreased after 1 week of treatment (D1 to D7, P = 0.008), followed by a gradual increase to day 60 (D1 and D60, P = 0.4). Detection of CTX-M was associated with phenotypic resistance to third-generation cephalosporins in E. coli (OR 12.1, 3.3-68.0, P < 0.001). Lincosamide and macrolide-resistance genes were more frequently recovered on days 14 and 28 compared to day 1 (P = 0.002 and P = 0.004 respectively). CONCLUSION: AMR was associated with prescribed drugs but also developed against AMDs not administered during the study. Companion animals may be reservoirs of zoonotic multidrug resistant pathogens, suggesting that veterinary AMD stewardship and surveillance efforts should be prioritized.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».