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Enregistrement W4400463550 · doi:10.1002/vms3.1530

Retrospective study on the occurrence of <i>Salmonella</i> serotypes in veterinary specimens of Atlantic Canada (2012–2021)

2024· article· en· W4400463550 sur OpenAlexaffabout
Shivani Ojha, Krishna K. Thakur, Rasaq A. Ojasanya, Matthew E. Saab

Notice bibliographique

RevueVeterinary Medicine and Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSalmonella and Campylobacter epidemiology
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSalmonellaSerotypeSalmonella entericaBiologyVeterinary medicineAmpicillinFlorfenicolMicrobiologyAntimicrobialAntibioticsMedicineBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

AIM: This study aimed to summarize the frequency and the antimicrobial susceptibility profiles of the Salmonella serotypes identified from the specimens of companion animals, livestock, avian, wildlife and exotic species within Atlantic Canada. MATERIALS AND METHODS: The retrospective electronic laboratory data of microbiological analyses of a selected subset of samples from 03 January 2012 to 29 December 2021 submitted from various animal species were retrieved. The frequency of Salmonella serotypes identified, and their antimicrobial susceptibility results obtained using the disk diffusion or broth method were analysed. The test results were interpreted according to the Clinical and Laboratory Standards Institute standard. The Salmonella serotypes were identified by slide agglutination (Kauffman-White-Le-Minor Scheme) and/or the Whole Genome Sequencing for the Salmonella in silico Serovar Typing Resource-based identification. RESULTS: Of the cases included in this study, 4.6% (n = 154) had at least one Salmonella isolate, corresponding to 55 different serovars. Salmonella isolation was highest from exotic animal species (n = 40, 1.20%), followed by porcine (n = 26, 0.78%), and canine (n = 23, 0.69%). Salmonella subsp. enterica serovar Typhimurium was predominant among exotic mammals, porcine and caprine samples, whereas S. Enteritidis was mostly identified in bovine and canine samples. S. Typhimurium of porcine origin was frequently resistant (>70.0%) to ampicillin. In contrast, S. Typhimurium isolates from porcine and caprine samples were susceptible (>70.0%) to florfenicol. S. Oranienburg from equine samples was susceptible to chloramphenicol, but frequently resistant (>90.0%) to azithromycin. In avian samples, S. Copenhagen was susceptible (>90.0%) to florfenicol, whereas Muenchen was frequently resistant (>90.0%) to florfenicol. S. subsp. diarizonae serovar IIIb:61:k:1,5 of ovine origin was resistant (50.0% isolates) to sulfadimethoxine. No significant changes were observed in the antibiotic resistance profiles across the study years. CONCLUSIONS: This report provides data for surveillance studies, distribution of Salmonella serotypes and their antimicrobial resistance among veterinary specimens of Atlantic Canada.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,085
Score d'incertitude au seuil0,170

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,225 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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