Antimicrobial Prescribing Practices Among Sri Lankan Veterinarians for Common Medical Conditions in Companion Animals
Notice bibliographique
Résumé
Veterinarians are essential in antimicrobial stewardship. Companion animal (CA) practitioners have recently received more attention. There are few relevant studies on CA antimicrobial prescribing practices in South Asia. A cross-sectional survey on the antimicrobial prescribing practices of Sri Lankan veterinarians associated with six common CA infections and factors associated with bacterial culture and antimicrobial susceptibility testing (AST) was conducted. A survey of antimicrobial prescribing practices was distributed via email or professional events among veterinarians treating CAs. There were 127 respondents. Most were from CA-only practices (63%); the remainder worked in government, mixed, or other practices. Based on the World Health Organization's criteria, 1.7% (13/783) of cases were treated with drugs authorized for human use only; 23.9% (187/783) were treated with highest-priority critically important antimicrobials; 4.7% (37/783) were treated with critically important antimicrobials, and 66.8% (523/783) were treated with highly important antimicrobials. The antimicrobial treatment of abscesses, skin, urinary, and ear infections was usually empirical, with only 12.4% (72/579) of cases utilizing AST to guide diagnosis and treatment. The use of AST was significantly associated with the type of antibiotic prescribed, the medical condition, the practice type, and continuing professional development, with the latter recognized as a pathway toward improved veterinary antimicrobial stewardship and the implementation of a One Health approach.
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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 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».