Conventional and unsupervised artificial intelligence analyses identified risk factors for antimicrobial resistance on dairy farms in the province of Québec, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Antimicrobial resistance (AMR) is one of the greatest threats to global health worldwide and is threatening not only humans, but also animal production systems, including dairy farms. The objective of this paper was to describe risks factors associated with AMR on dairy farms in Québec, Canada. This observational cross-sectional study included 101 commercial dairy farms and took place over a one-year period between the spring of 2017 and the spring of 2018. We explored risk factors such as farm practices and producer knowledge (measured using a questionnaire), antimicrobial use (quantified using veterinary invoices), and the presence of Salmonella Dublin (tested by serology). We evaluated AMR with fecal Escherichia coli retrieved from preweaning calves and lactating cows using the following outcomes: the presence of extended-spectrum β-lactamase/AmpC resistance and the number of resistances to antimicrobial classes. We used logistic regression models to evaluate the association between each risk factor and the 2 outcomes for the 2 types of samples (preweaning calves and lactating cows). Furthermore, we explored the relationships between these risk factors utilizing data dimensionality reduction and hierarchical clustering. Outputs of these analyses were used as regressors for AMR in regression models. Although the results for univariate analyses were ambiguous, the unsupervised analysis naturally categorized the sample of farms according to their health and treatment status (dimension 1, explaining 12.9% of the variance) and herd size (dimension 2, explaining 7.8%). Three clusters of farms were identified (cluster 1: mainly healthy herds and low ceftiofur users, cluster 2: relatively high ceftiofur users, cluster 3: farms with a higher incidence of diseases and higher antimicrobial treatment rates). Dimension 1 and cluster membership were statistically associated with the presence of extended-spectrum β-lactamase/AmpC resistance in lactating cows and in preweaning calves. Dimension 1 was also statistically associated with the number of resistances in lactating cows and in preweaning calves. This study highlights the complexity of analyzing risk factors associated with AMR. Our results suggest that the herd health status and the antimicrobial use-related practices used are associated with AMR in dairy farms. However, prospective studies are needed to confirm a causal relation.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».