Assessing antimicrobial resistance in <i>Campylobacter jejuni</i> and <i>Campylobacter coli</i> and its association with antimicrobial use in Canadian turkey flocks
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Turkeys are important sources of antimicrobial-resistant Campylobacter. A total of 1063 isolates were obtained from 293 turkey flocks across Canada between 2016 and 2021 to evaluate their antimicrobial resistance (AMR) prevalence, patterns, distribution, and association with antimicrobial use (AMU). A high proportion of C. jejuni and C. coli isolates were resistant to tetracyclines and fluoroquinolones, despite the very low use of these drugs. C. jejuni isolates had a higher probability of being resistant to tetracyclines than C. coli isolates. The chance of C. jejuni isolates being resistant to fluoroquinolones, macrolides, and lincosamides was lower compared to C. coli. Isolates from the western region had a higher probability of being resistant to fluoroquinolones than isolates from Ontario. Isolates from Ontario had higher odds of being resistant to tetracyclines than isolates from Quebec. No associations were noted between the resistance and use of the same antimicrobial, but the use of certain antimicrobial classes may have played a role in the maintenance of resistance in Campylobacter (fluoroquinolone resistance – bacitracin and streptogramin use, tetracycline resistance – flavophospholipids and streptogramins use, macrolide resistance – flavophospholipid use). Low-level multidrug-resistant Campylobacter was observed indicating a stable AMR in turkeys. This study provided insights aiding future AMU and AMR surveillance.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».