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Enregistrement W4402586843 · doi:10.3389/fvets.2024.1427773

Non-typhoidal Salmonella among slaughterhouse workers and in the pork value chain in selected districts of Uganda

2024· article· en· W4402586843 sur OpenAlexaff
Velma Kivali, Kristina Roesel, Ian R. Dohoo, Lordrick Alinaitwe, James Bugeza, Jolly Justine Hoona, Denis Rwabiita Mugizi, Clovice Kankya, Sinh Dang-Xuan, István Szabó, Uwe Rösler, Anika Friese, Elizabeth A. J. Cook

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Veterinary Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineAgricultural and Biological Sciences
ThématiqueSalmonella and Campylobacter epidemiology
Établissements canadiensUniversity of Prince Edward Island
Organismes subventionnairesBundesinstitut für Risikobewertung
Mots-clésSalmonellaFecesVeterinary medicineSerotypeFood scienceMedicineBiologyMicrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction Non-typhoidal Salmonella (NTS) is a major cause of gastroenteritis worldwide, often associated with meat consumption and meat processing. Research on NTS infection and circulating serovars in meat value chains in Uganda is limited. We aimed to establish NTS prevalence, antimicrobial resistance, and risk factors among slaughterhouse workers, and to identify potentially zoonotic serovars in the pork value chain. Material and methods We conducted a nationwide cross-sectional survey, collecting 364 stool samples from livestock slaughterhouse workers and 1,535 samples from the pork value chain: mesenteric lymph nodes, fecal samples, swabs of carcass splitting floor, cleaning water, meat handlers hand swabs, carcass swabs, raw pork, cooked pork, and mixed raw vegetables. Samples were cultured for isolation of NTS, and subsequently serotyped according to White–Kauffmann–Le Minor scheme. Antimicrobial resistance profiles were determined using tube microdilution and Sensititre ® EUVSEC3 ® plates. Semi- structured questionnaires with 35 questions were used to collect data on demographics, work related risk factors and activities outside the slaughterhouse. Results and discussion Overall NTS prevalence was 19.2% (365/1899). Proportions at slaughter were; 46.7% in floor swabs, 30.5% in carcass swabs, 20.5% in pig faeces,19.2% in mesenteric lymph nodes,18.4% in hand swabs, 9.5% in water and 5.2% in slaughterhouse workers. At retail, proportions were 33.8% in pork chopping surface, 33.1% in raw pork, 18.9% in hand swabs, 4.0% in cooked pork and 0.7% in vegetables. Sixty-one serovars were identified, with significant overlap between humans and the pork value chain. Overall, zoonotic S . Zanzibar, monophasic serovars of S . subspecies salamae (II) and subspecies enterica (I), S . Typhimurium and S . Newport, were the most prevalent. S . Typhimurium was predominant in humans and exhibited multi-drug resistance. NTS infection was significantly associated with eating, drinking, or smoking while working (OR = 1.95, 95% CI: 0.67-2.90%, p = 0.004). The detected NTS serovars in slaughterhouse workers could be a potential indicator of circulating serovars in the general population. The persistent presence of NTS along the pork value chain highlights occurrence of cross-contamination and the potential for transmission to consumers and slaughterhouse workers. This emphasizes the need to reduce Salmonella prevalence on pig farms and improve hygiene and pork handling practices at slaughter and retail points.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,054
Score d'incertitude au seuil0,254

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,221 · 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 tête enseignante, 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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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