Knowledge, Attitude, and Practice of Antibiotic Use and Resistance among Poultry Farmers in Nepal
Notice bibliographique
Résumé
The abuse and misuse of antibiotics is one of the main drivers of antimicrobial resistance (AMR). Globally, AMR in food-producing animals is a significant public health concern. This study, therefore, assessed the knowledge, attitudes, and practices related to antibiotic usage (AMU) and AMR among poultry farmers in Nepal. We conducted a cross-sectional survey of 605 poultry farmers from six districts of Nepal from May to June 2022 to assess the status of knowledge, attitude, as well as practices toward prudent antibiotic usage (AMU) and AMR. The majority of the participants in our study were from the Chitwan district (31.6%; n = 191/605), aged 30–44 (54.2%; n = 328/605), males (70.4%; n = 426/605), and farmers with a higher secondary (28.76%; n = 174/605) level of education. The tetracyclines (28%, n = 228/828), aminoglycosides (23%, n = 188/828), and fluoroquinolones (15%, n = 126/828) were the most used antibiotics classes among poultry farmers. Although 87.8% (n = 531/605) of poultry farmers used antibiotics, 49.8% (n = 301/605) of them were aware of AMR, and 55.7% (n = 337/605) knew that the misuse of antimicrobials could affect human and environmental health. There were significant differences in the knowledge, attitude, and practices toward prudent AMU and AMR among farmers who reared different birds. The mean knowledge, attitude, and practice score of the respondents were 7.81 ± 3.26, 5.8 ± 2.32, and 7.59 ± 3.38 when measured on a scale of 12, 10, and 15, respectively. Based on a cut-off of 75% of the maximum score, 49.4% (n = 299/605), 62.8% (n = 380/605), and 12.73% (n = 77/605) of the respondents had good knowledge, attitude, and practices toward prudent AMU and AMR, respectively. The multivariable logistic regression analyses revealed that the positive predictors of good knowledge and attitude were male gender, higher level of education, district, and the types of birds (layers). Similarly, those of the male gender (OR: 3.36; 95% CI: 1.38–8.20; p = 0.008) and those that rear layers (OR: 4.63; 95% CI: 1.75–12.25; p = 0.003) were more likely to practice prudent usage of antimicrobials. The findings of this study show poor practice toward prudent antibiotic usage despite good knowledge of AMR. This study provides essential baseline data on the knowledge, attitudes, and practices of poultry farmers in Nepal and offers valuable insights that could help in the design of interventions and policies aimed at addressing illicit AMU and AMR in poultry in Nepal.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».