Antimicrobial Use in Canadian Cow–Calf Herds
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Despite growing concern surrounding antimicrobial use (AMU) and the importance of cow–calf herds to the Canadian livestock industry, surveillance of AMU in cow–calf herds to inform antimicrobial stewardship programs has been sporadic. Producers from the Canadian Cow–Calf Surveillance Network (87%, 146/168) provided data and almost all reported AMU in at least one animal (99%, 145/146 herds) in 2019–2020. The most common reasons for AMU were treatment of respiratory disease in nursing calves in 78% of herds and neonatal diarrhea in 67% of herds, as well as for lameness in cows in 83% of herds. However, most herds treated <5% of animals for these reasons. Less than 2.5% of herds treated more than 30% of calves for either bovine respiratory disease or neonatal diarrhea and no herds treated more than 30% of cows for lameness. The most frequently reported antimicrobial was oxytetracycline in 81% of herds, followed by florfenicol in 73% of herds. Antimicrobials with very high importance to human health, such as ceftiofur, were used at least once by 20% of herds but were only used in >30% of nursing calves from one herd. Similarly, while 56% of herds used macrolides at least once, within-herd use was the highest in nursing calves where <4% of herds reported use in >30% of animals. Herds using artificial insemination and calving in the winter were more likely (p = 0.05) to treat >5% of nursing calves for respiratory disease, suggesting the importance of vaccination programs for herds at risk. Overall, AMU was similar to previous Canadian studies; however, the percentage of herds using macrolides had increased from a comparable study in 2014.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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