Antimicrobial susceptibility testing in veterinary medicine: performance, interpretation of results, best practices and pitfalls
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The performance of antimicrobial susceptibility testing (AST) of bacteria and the interpretation of AST results for bacteria isolated from animals are complex tasks which must be performed using standard published methodology and overseen by experts in clinical microbiology and in consultation with clinical pharmacologists. Otherwise, AST has significant potential for errors and mistakes. In this review, we provide guidance on how to correctly perform AST of bacteria isolated from animals and interpret the AST results. Particular emphasis is placed on the various approved or published methodologies for the different bacteria as well as the application of interpretive criteria, including clinical breakpoints and epidemiological cut-off values (ECVs/ECOFFs). Application of approved interpretive criteria and definitions of susceptible, susceptible dose-dependent, nonsusceptible, intermediate, and resistant for clinical breakpoints as well as wild-type and non-wildtype for ECVs, are explained and the difficulties resulting from the lack of approved clinical breakpoints for other bacteria, indications, and animal species is discussed. The requirement of quality controls in any AST approach is also emphasized. In addition, important parameters, often used in monitoring and surveillance studies, such as MIC 50 , MIC 90 , and testing range, are explained and criteria for the classification of bacteria as multidrug-resistant, extensively drug-resistant or pandrug-resistant are provided. Common mistakes are presented and the means to avoid them are described. To provide the most accurate AST, one must strictly adhere to approved standards or validated methodologies, like those of the Clinical and Laboratory Standards Institute or other internationally accepted AST documents and the detailed information provided therein.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle