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Enregistrement W4386190013 · doi:10.1016/j.prevetmed.2023.106008

Comparing individual antimicrobial resistant and multi-drug resistant Salmonella enterica across serotypes, sampling sources, sampling periods, and food animal types in the United States (2014–2018)

2023· article· en· W4386190013 sur OpenAlexaff
Babafela Awosile, Md. Kaisar Rahman, Gizem Levent, Yesica Botero, Samuel Ajulo, Rasaq A. Ojasanya, Ryan Blake Williams, Guy H. Loneragan

Notice bibliographique

RevuePreventive Veterinary Medicine · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSalmonella and Campylobacter epidemiology
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSalmonellaSalmonella entericaSerotypeAntimicrobialAntibiotic resistanceBiologyDrug resistanceMultiple drug resistanceVeterinary medicineMicrobiologyAntibioticsMedicineBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study aimed to compare the antimicrobial-resistant Salmonella enterica profiles from three sampling sources cecal contents, HACCP (during processing), and retail meat using phenotypic antibiotic susceptibility and serotype data gathered from 2014 and 2018. Antimicrobial resistance data for 29 major Salmonella serotypes from three sampling sources and associated food animal types (cattle, swine, chicken, and turkey) were obtained from the database of the United States National Antimicrobial Resistance Monitoring System. Using multivariable logistic regression models, we compared individual and multi-drug resistance (MDR) in Salmonella enterica between the three sampling sources, food animal types, sampling period, and Salmonella serotypes. Across the three sources and throughout the sampling period, the recovery of antimicrobial-resistant Salmonella enterica - including MDR, MDR-AmpC, and ACSSuT - among food animal types were dependent on the sampling period and, in some cases, sampling sources and period for the selected antimicrobials. The predicted probability of antimicrobial resistance was greater in Salmonella serotypes from turkey compared to other food animal types, conditional on sampling sources. Ceftriaxone-resistant (OR=0.83, 95% CI: 0.69-0.99), and Sulfisoxazole-resistant (OR=0.84, 95% CI: 0.72-0.98) Salmonella serotypes were less likely to be recovered from the Hazard Analysis and Critical Control Point (HACCP) sources than with the cecal sources. Except for Salmonella serotypes Dublin and Newport, most of the Salmonella serotypes were less likely to be resistant to the selected antimicrobials, or found as MDR, compared to serotype Typhimurium. This study offers an integrated view on the predicted probability of MDR Salmonella serotypes, as well as insights into which serotypes are persistent, emerging or declining across sampling sources and food animal types in the United States.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,511
Score d'incertitude au seuil0,498

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,146
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,186 · 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 tête enseignante, 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

Citations7
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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