Temporal and Serotypic Dynamics of Actinobacillus pleuropneumoniae in South African Porcine Populations: A Retrospective Study from 1985 to 2023
Notice bibliographique
Résumé
Actinobacillus pleuropneumoniae is a major bacterial pathogen causing porcine pleuropneumoniae, which is a disease of notable economic impact and high fatality rates among pigs worldwide. It has been reported that 19 distinct serotypes of this bacterium exist. Despite its global prominence, there exists a scarcity of information regarding its prevalence and distribution in South Africa. Thus, this study used laboratory records to investigate the serotype diversity, temporal distribution, and seasonal patterns of A. pleuropneumoniae isolated from porcine samples spanning from 1985 to 2023 within South Africa. Data from laboratory registries of 354 cases, obtained from three veterinary laboratories in South Africa, were analyzed. The data were categorized into two-time frames: term 1, covering 1985 to 2001, and term 2, spanning from 2002 to 2023. The dataset identified 11 different serotypes, with serotype 7 being the most prevalent at 22.7% (n = 62), which was followed by serotype 5 at 13.8% (n = 42). The study highlighted variations in the prevalence of serotypes among diseased animals over a 38-year period. Serotypes 3, 5, 7 and 8 were commonly observed during this time, while serotype 4 was absent from 1985 to 2001, and serotypes 1, 6, and 10 were absent from 2002 to 2023. The distribution of serotypes showed a diverse variation in the age of affected animals, clinical manifestation, and seasonal occurrence. Key findings revealed that serotype 7 was the most prevalent across all seasons with the highest occurrence in winter. Additionally, Gauteng province showed the highest prevalence of various serotypes. The information collected during this study will serve as a baseline for future epidemiological studies as well as inform control strategies.
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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 | 0,001 |
| 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 ».