Epidemiology of companion animal AMR in the United States of America: filling a gap in the one health approach
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Antimicrobial resistance (AMR) is a global health concern that affects all aspects of the One Health Triad, including human, animal, and environmental health. Companion animals, such as cats and dogs, may contribute to the spread of AMR through their close contact with humans and the frequent prescription of antimicrobials. However, research on AMR in companion animals is limited, and there are few surveillance measures in place to monitor the spread of resistant pathogens in the United States. Methods This study aims to explore the practicality of using data from commercial laboratory antimicrobial susceptibility testing (AST) services for epidemiological analyses of AMR in companion animals in the United States. Results The study analyzed 25,147,300 individual AST results from cats and dogs submitted to a large commercial diagnostic laboratory in the United States between 2019 and 2021, and found that resistance to certain antimicrobials was common in both E. coli and S. pseudintermedius strains. Conclusion There has been a paucity of information regarding AMR in companion animals in comparison to human, environmental and other animal species. Commercial AST datasets may prove beneficial in providing more representation to companion animals within the One Health framework for AMR.
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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 | 0,006 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
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 ».