Comparison of antimicrobial resistance among Salmonella enterica serovars isolated from Canadian turkey flocks, 2013 to 2021
Notice bibliographique
Résumé
The emergence of antimicrobial resistance (AMR) in Salmonella from turkeys has raised a food safety concern in Canada as certain serovars have been implicated in human salmonellosis outbreaks in recent years. While several studies evaluated AMR in broiler chickens in Canada, there are limited studies that assess AMR in turkey flocks. This study analyzed data collected between 2013 and 2021 by the Canadian Integrated Program for Antimicrobial Resistance Surveillance (CIPARS) farm turkey surveillance program to determine the prevalence of AMR and differences in resistance patterns among Salmonella serovars recovered from turkey flocks. Salmonella isolates were tested for susceptibility to 14 antimicrobials using a microbroth dilution method. Hierarchical clustering dendrograms were constructed to compare the individual AMR status of Salmonella serovars. Differences in the probability of resistance between Salmonella serovars were determined using generalized estimating equation logistic regression models to account for farm-level clustering. Of the 1,367 Salmonella isolates detected, 55.3% were resistant to at least one antimicrobial and 25.3% were multidrug resistant (MDR) (resistant to ≥3 antimicrobial classes). The Salmonella isolates exhibited high resistance to tetracycline (43.3%), streptomycin (47.2%), and sulfisoxazole (29.1%). The 3 most frequently occurring serovars were S. Uganda (22.9%), S. Hadar (13.5%), and S. Reading (12.0%). Streptomycin-sulfisoxazole-tetracycline (n = 204) was the most frequent MDR pattern identified. Heatmaps showed that S. Reading exhibited coresistance to the quinolone class antimicrobials, ciprofloxacin, and nalidixic acid; S. Heidelberg to gentamicin and sulfisoxazole; and S. Agona to ampicillin and ceftriaxone. Salmonella Hadar isolates had higher odds of resistance to tetracycline (OR: 152.1, 95% CI: 70.6-327.4) while the probability of being resistant to gentamicin and ampicillin was significantly higher in S. Senftenberg than in all the other serovars. Moreover, S. Uganda had the highest odds of being MDR (OR: 4.7, 95% CI: 3.7-6.1). The high resistance observed warrants a reassessment of the drivers for AMR, including AMU strategies and other production factors. Differences in AMR patterns highlight the need to implement serovar-specific mitigation strategies.
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 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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».