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Enregistrement W4385968424 · doi:10.1002/vms3.1234

Mastitis on selected farms in Wakiso district, Uganda: Burden, pathogens and predictors of infectivity of antimicrobial resistant bacteria in dairy herds

2023· article· en· W4385968424 sur OpenAlexaff
Steven Kakooza, Francis Mutebi, Paul Ssajjakambwe, Eddie M. Wampande, Esther Nabatta, Collins Atuheire, Sayaka Tsuchida, Torahiko Okubo, K. Ushida, John B. Kaneene

Notice bibliographique

RevueVeterinary Medicine and Science · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueMilk Quality and Mastitis in Dairy Cows
Établissements canadiensNovelis (Canada)
Organismes subventionnairesCollege of Engineering, Michigan State UniversityHokkaido UniversityChubu UniversityMichigan State University
Mots-clésMastitisMilkingAntimicrobialStaphylococcus aureusMedicinePenicillinCalifornia mastitis testAntibiotic resistanceVeterinary medicineTetracyclineHerdAntibioticsMicrobiologyBiologyBacteriaPregnancyAnimal scienceLactation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Mastitis and associated antimicrobial resistance (AMR) are major challenges to the dairy industry worldwide. OBJECTIVE: This study aimed to expose the mastitis burden, causative bacteria and drivers for mastitis-causing multi-drug-resistant (MDR) Staphylococci infectivity in cows on dairy farms in Wakiso district, Uganda. METHODS: On 22 farms, practices were documented using questionnaires, and 175 cows were screened by the California mastitis test. Composite milk samples from the positive reactors were submitted to the laboratory for bacterial culture testing. Antimicrobial sensitivity testing by the Kirby Bauer disc diffusion method was done only on Staphylococci with a panel of 10 antimicrobials of clinical relevance. RESULTS: Mastitis was detected in 80.6% (n = 141) of the 175 sampled cows, of which sub-clinical mastitis (76.0%: n = 133) was predominant. The Chi-squared analysis hypothesized that cow age (p = 0.017), sub-county (p = 0.013), parity (p < 0.0001), sex of farm owner (p = 0.003), farm duration in dairy production (p = 0.048) and the use of milking salve (p = 0.006) were associated with mastitis. Coagulase-negative Staphylococci were the most prevalent (71.4%; n = 95), followed by Staphylococcus aureus (30.1%, n = 40). Staphylococci (76.3%; n = 135) were majorly resistant to penicillin and tetracycline. Only one isolate was phenotyped as a methicillin-resistant Staphylococcus specie (MRSS). The prevalences of MDR strains at cow and isolate level were 6.3% and 8.3%. The major MDR phenotype identified was penicillin-tetracycline-trimethoprim-sulphamethoxazole. The isolate detected as an MRSS exhibited the broadest MDR pattern. Cow parity was identified as a predictor of infectivity of mastitis-causing MDR Staphylococci in dairy herds. CONCLUSION: The high prevalence of mastitis and associated pathogen AMR found exposes possibilities of economic losses for the dairy sector warranting the need for farmer sensitization on the institution of proper mastitis prevention and control programs, with emphasis on milking hygiene practices and routine disease monitoring.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,232 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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