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Enregistrement W4283363427 · doi:10.3389/fvets.2022.757504

The Prevalence of Klebsiella spp. Associated With Bovine Mastitis in China and Its Antimicrobial Resistance Rate: A Meta-Analysis

2022· review· en· W4283363427 sur OpenAlexaboutno aff
Kai Liu, Limei Zhang, Xiaolong Gu, Weijie Qu

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Veterinary Science · 2022
Typereview
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMilk Quality and Mastitis in Dairy Cows
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesYunnan Provincial Science and Technology DepartmentScience Research Foundation of Yunnan Education BureauNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMastitisKlebsiellaVeterinary medicineMedicineMeta-analysisAntibiotic resistanceAntimicrobialInternal medicineEpidemiologyLincosamidesMicrobiologyBiologyAntibioticsEscherichia coliPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Understanding distribution of bovine mastitis pathogen Klebsiella spp. can contribute to the treatment decision and the control within programs of bovine mastitis, we conducted a meta-analysis to investigate the epidemiology and antimicrobial resistance rates of Klebsiella spp. associated with bovine mastitis in China. Three databases, namely, PubMed, Google scholar, and China National Knowledge Infrastructure database, were utilized to obtain relevant publications. According to PRISMA reporting standards, a total of 38 publications were included in the research, among them, 7 papers included an AMR test. The pooled prevalence of Klebsiella spp. was 5.41% (95% CI: 3.87–7.50%). Subgroup analysis revealed that the prevalence was higher in South China (8.55%, 95% CI: 3.57–19.09%) than in North China (4.22%, 95% CI: 2.46–7.14%), in 2010–2020 (7.45%, 95% CI: 5.29–110.40%) than in 2000–2010 (3.14%, 95% CI: 1.90–15.14%), and in the clinical bovine mastitis cases (7.49%, 95% CI: 3.71–14.54%) than in the subclinical cases (4.03%, 95% CI: 1.55–10.08%). The pooled AMR rate revealed that Klebsiella spp. were most resistant to sulfonamides (45.07%, 95% CI: 27.72–63.71%), followed by tetracyclines (36.18%, 95% CI: 23.36–51.34%), aminoglycosides (27.47%, 95% CI: 17.16–40.92%), β-lactams (27.35%, 95% CI: 16.90–41.05%), amphenicol (26.82%, 95% CI: 14.17–44.87%), lincosamides (21.24%, 95% CI: 7.65–46.75%), macrolides (20.98%, 95% CI: 7.20–47.58%), polypeptides (15.51%, 95% CI: 6.46–32.78%), and quinolones (7.8%, 95% CI: 3.25–17.56%). The climate difference between South and North China and the natural pathogenicity of Klebsiella spp. may be the primary reasons for its distribution, and the prevalence of Klebsiella spp. indicated that the genus is an increasing hazard to the dairy industry. The prevalence of AMR in China is commonly higher than in the European countries and Canada, this is a very important concern for strategy programs to control bovine mastitis caused by Klebsiella spp. in China.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,955
Score d'incertitude au seuil0,528

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,006
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,209 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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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