Redefining on-farm practices: The perceived effect of a responsible antimicrobial use regulation on dairy farmers
Notice bibliographique
Résumé
The global food animal industry faces a growing concern regarding antimicrobial resistance (AMR), primarily driven by the use of antimicrobials (AM) for the treatment, control, and prevention of diseases. Addressing this challenge requires promoting responsible antimicrobial use (AMU) practices. In 2019, the province of Québec, Canada, took a significant step by implementing a regulation that limits the use of AM of very high importance for human medicine (category I AM as defined by Health Canada) in the food animal industry. However, the implementation of such regulation can significantly influence behavioral shifts among producers, contributing to the wider effort against AMR. Therefore, the objective of this observational study was to describe the perceived changes in dairy producers' knowledge and on-farm practices following the implementation of this regulation, using a cohort design. Data collection involved administering questionnaires to 87 dairy producers from 3 regions of the province of Québec (Estrie, Montérégie, Centre-Du-Québec) before (2017-2018) and after (2020-2021) the implementation of the regulation. The questionnaires explored the descriptive characteristics of farms, the knowledge of producers about the categorization of AM, the on-farm treatment practices, and the perceived effects of the regulation. Statistical analysis included t-tests and McNemar tests to compare the paired data obtained using the 2 questionnaires. The results indicated an increase in the knowledge score (the number of AM correctly categorized by the producers by their importance for human medicine) after the implementation of the regulation, suggesting an improved understanding of the categorization of AM based on their importance for human medicine. Trends in AMU practices for treating clinical mastitis and reproductive diseases suggested that category I AM were less likely to be reported as the primary treatment after the regulation, whereas category II AM were more often reported as primary treatment. Adoption of the selective dry cow therapy method significantly increased, whereas the use of teat sealants remained unchanged. Moreover, producers had divergent perceptions regarding the effect of the regulation on the cure rates and disease frequencies. This disparity emphasizes the need for comprehensive data collection to discern the risks associated with such regulatory shifts. The study acknowledges several limitations, including the potential for recall bias, confirmation bias, and desirability bias. Despite these limitations, this study shows that implementing regulations to encourage responsible AMU drives positive transformations in producers' knowledge and on-farm practices. This underscores the pivotal effect of proactive interventions in combating the escalating threat of AMR within the global food animal industry.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».