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Enregistrement W4281808333 · doi:10.1186/s42523-022-00178-9

Effect of antimicrobial administration on fecal microbiota of critically ill dogs: dynamics of antimicrobial resistance over time

2022· article· en· W4281808333 sur OpenAlexaff
Julie Ménard, Robert Goggs, Patrick K. Mitchell, Yufan Yang, Sarah Robbins, Rebecca Franklin‐Guild, Anil Thachil, Craig Altier, Renee Anderson, Gregory Putzel, Holly McQueary, Laura B. Goodman

Notice bibliographique

RevueAnimal Microbiome · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueClostridium difficile and Clostridium perfringens research
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesU.S. Food and Drug AdministrationWALTHAM Foundation
Mots-clésAntibiotic resistanceFecesAntimicrobialMedicineMultiple drug resistanceMicrobiologyDrug resistancePeritonitisPneumoniaAntibioticsCiprofloxacinInternal medicineBiologyVeterinary medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,275 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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