Biosecurity and water, sanitation, and hygiene (WASH) interventions in animal agricultural settings for reducing infection burden, antibiotic use, and antibiotic resistance: a One Health systematic review
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Notice bibliographique
Résumé
Prevention and control of infections across the One Health spectrum is essential for improving antibiotic use and addressing the emergence and spread of antibiotic resistance. Evidence for how best to manage these risks in agricultural communities-45% of households globally-has not been systematically assembled. This systematic review identifies and summarises evidence from on-farm biosecurity and water, sanitation, and hygiene (WASH) interventions with the potential to directly or indirectly reduce infections and antibiotic resistance in animal agricultural settings. We searched 17 scientific databases (including Web of Science, PubMed, and regional databases) and grey literature from database inception to Dec 31, 2019 for articles that assessed biosecurity or WASH interventions measuring our outcomes of interest; namely, infection burden, microbial loads, antibiotic use, and antibiotic resistance in animals, humans, or the environment. Risk of bias was assessed with the Systematic Review Centre for Laboratory Animal Experimentation tool, Risk of Bias in Non-Randomized Studies of Interventions, and the Appraisal tool for Cross-Sectional Studies, although no studies were excluded as a result. Due to the heterogeneity of interventions found, we conducted a narrative synthesis. The protocol was pre-registered with PROSPERO (CRD42020162345). Of the 20 672 publications screened, 104 were included in this systematic review. 64 studies were conducted in high-income countries, 24 studies in upper-middle-income countries, 13 studies in lower-middle-income countries, two in low-income countries, and one included both upper-middle-income countries and lower-middle-income countries. 48 interventions focused on livestock (mainly pigs), 43 poultry (mainly chickens), one on livestock and poultry, and 12 on aquaculture farms. 68 of 104 interventions took place on intensive farms, 22 in experimental settings, and ten in smallholder or subsistence farms. Positive outcomes were reported for ten of 23 water studies, 17 of 35 hygiene studies, 15 of 24 sanitation studies, all three air-quality studies, and 11 of 17 other biosecurity-related interventions. In total, 18 of 26 studies reported reduced infection or diseases, 37 of 71 studies reported reduced microbial loads, four of five studies reported reduced antibiotic use, and seven of 20 studies reported reduced antibiotic resistance. Overall, risk of bias was high in 28 of 57 studies with positive interventions and 17 of 30 studies with negative or neutral interventions. Farm-management interventions successfully reduced antibiotic use by up to 57%. Manure-oriented interventions reduced antibiotic resistance genes or antibiotic-resistant bacteria in animal waste by up to 99%. This systematic review highlights the challenges of preventing and controlling infections and antimicrobial resistance, even in well resourced agricultural settings. Most of the evidence emerges from studies that focus on the farm itself, rather than targeting agricultural communities or the broader social, economic, and policy environment that could affect their outcomes. WASH and biosecurity interventions could complement each other when addressing antimicrobial resistance in the human, animal, and environmental interface.
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Étiquettes directes de modèles (non validées)
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| Bras | Catégories | Devis d'étude | Confiance |
|---|---|---|---|
| gemma | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Revue systématique | low |
| gpt | aucune catégorie Domaine: non disponible · Genre: Synthèse Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non | Revue systématique | high |
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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 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) | 0,000 | 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 découle