Assessment and Assay Comparison for Detection of Antimicrobial Residues in Freshwater Aquaculture Fish in Erbil Governorate, Iraq
Notice bibliographique
Résumé
The excessive and uncontrolled application of antibiotics in the fish farming industry, coupled with a lack of health monitoring and medication practices, is a driving force behind the escalating development of antimicrobial resistance. The present study assessed and compared qualitative field diffusion (QFD) and disk diffusion (DD) assays for the detection of antimicrobial residues (ARs) in diverse freshwater aquaculture fish. A total of 380 freshwater aquaculture fish (160 fresh and 180 frozen) samples were systematically collected between January and June 2021 from various retail stores located in Erbil Governorate, Iraq. Based on QFDA results, overall, ARs were detected (52; 15.3%) at a relatively lower frequency with comparatively higher frequency (21; 31.1%) in fresh than (31; 17.2%) frozen fish samples. On the other hand, DDA also revealed a comparable (45; 13.2%) prevalence rate of ARs. However, a low detection was observed more in fresh (17; 10.6%) than frozen (28; 15.6%) fish samples. Moreover, no statistically significant disparity (χ2 = 0.069; p = 0.79) between two assays and types of fish was recorded. In conclusion, the results of the present study showed that detecting a considerable frequency of ARs in these fish samples raises concerns about potential threats to public health. This underscores the necessity for understanding antibiotic application in aquaculture and its potential connection to antibiotic resistance in bacterial pathogens. Such comprehension is pivotal for formulating and implementing effective control and farm management strategies to address this pressing issue.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».