Antimicrobial Resistance and Use on Chinese Dairy Farms: Awareness and Opinions Regarding Selective Treatments of Farm Managers
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: In China's expanding dairy industry, a lack of oversight regarding antimicrobial use and increasing antimicrobial resistance are evident. Selective treatments of dairy cows for clinical mastitis or dry cow therapy are proposed to promote judicious antimicrobial use without adversely impacting cattle health. These approaches have been successfully implemented on farms in other countries. METHODS: On 28 October 2023, a 2-day in-person seminar was held in Beijing, China, on selective antimicrobial treatments of dairy cows for clinical mastitis or dry cow therapy on large Chinese dairy farms. Concurrently, a qualitative study involving 15 technical managers from the 13 largest Chinese dairy groups used focus group discussions and questionnaires to explore perspectives on selective treatments of dairy cows for clinical mastitis or dry cow therapy. The main outcomes assessed were opinions and concerns regarding implementing selective antimicrobial treatments. RESULTS: Although there was diversity of cognition on AMR and selective treatments, the technical managers were generally positive regarding adoption of selective treatments. However, they expressed a need for more evidence and tools, including anticipated economic impacts, effects of delaying treatment until diagnosis, accurate interpretation of milk recording data, safe use of internal teat sealants, and spread of pathogens. Participants stressed the need for awareness, staff training, farm management, and China-specific standards, suggesting large-scale trials to assess efficacy of selective treatments. CONCLUSION: The findings revealed key challenges and barriers currently impeding selective AMU practices. These insights could inform efforts to promote judicious AMU on farms through targeted treatment regimens, reducing mounting selective pressure driving resistance.
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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 ».