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Enregistrement W4296050746 · doi:10.3389/fmicb.2022.965132

Insights into the impact of manure on the environmental antibiotic residues and resistance pool

2022· review· en· W4296050746 sur OpenAlexaff
Luminița Măruțescu, Mihaela Jaga, Carmen Postolache, Florica Bărbuceanu, Nicoleta Manuela Miliţă, Luminiţa Maria Romaşcu, Heike Schmitt, Ana Maria de Roda Husman, Paria Sefeedpari, Stefanie P. Glaeser, Peter Kämpfer, Patrick Boerlin, Edward Topp, Grațiela Grădișteanu Pîrcălăbioru, Mariana Carmen Chifiriuc, Marcela Popa

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Microbiology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePharmaceutical and Antibiotic Environmental Impacts
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaWestern UniversityUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesUnitatea Executiva pentru Finantarea Invatamantului Superior, a Cercetarii, Dezvoltarii si Inovarii
Mots-clésManureAntibiotic resistanceAntibioticsMesophileManure managementAnaerobic digestionBiotechnologyAgricultureBiologyVeterinary medicineBacteriaAgronomyMicrobiologyEcologyMedicineMethane

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The intensive use of antibiotics in the veterinary sector, linked to the application of manure-derived amendments in agriculture, translates into increased environmental levels of chemical residues, AR bacteria (ARB) and antibiotic resistance genes (ARG). The aim of this review was to evaluate the current evidence regarding the impact of animal farming and manure application on the antibiotic resistance pool in the environment. Several studies reported correlations between the prevalence of clinically relevant ARB and the amount and classes of antibiotics used in animal farming (high resistance rates being reported for medically important antibiotics such as penicillins, tetracyclines, sulfonamides and fluoroquinolones). However, the results are difficult to compare, due to the diversity of the used antimicrobials quantification techniques and to the different amounts and types of antibiotics, exhibiting various degradation times, given in animal feed in different countries. The soils fertilized with manure-derived products harbor a higher and chronic abundance of ARB, multiple ARG and an enriched associated mobilome, which is also sometimes seen in the crops grown on the amended soils. Different manure processing techniques have various efficiencies in the removal of antibiotic residues, ARB and ARGs, but there is only a small amount of data from commercial farms. The efficiency of sludge anaerobic digestion appears to be dependent on the microbial communities composition, the ARB/ARG and operating temperature (mesophilic vs. thermophilic conditions). Composting seems to reduce or eliminate most of antibiotics residues, enteric bacteria, ARB and different representative ARG in manure more rapidly and effectively than lagoon storage. Our review highlights that despite the body of research accumulated in the last years, there are still important knowledge gaps regarding the contribution of manure to the AMR emergence, accumulation, spread and risk of human exposure in countries with high clinical resistance rates. Land microbiome before and after manure application, efficiency of different manure treatment techniques in decreasing the AMR levels in the natural environments and along the food chain must be investigated in depth, covering different geographical regions and countries and using harmonized methodologies. The support of stakeholders is required for the development of specific best practices for prudent - cautious use of antibiotics on farm animals. The use of human reserve antibiotics in veterinary medicine and of unprescribed animal antimicrobials should be stopped and the use of antibiotics on farms must be limited. This integrated approach is needed to determine the optimal conditions for the removal of antibiotic residues, ARB and ARG, to formulate specific recommendations for livestock manure treatment, storage and handling procedures and to translate them into practical on-farm management decisions, to ultimately prevent exposure of human population.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,852
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,263 · 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.

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

Citations85
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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