Laboratory Testing to Inform Antimicrobial Use for Bovine Respiratory Disease: Perceptions of Canadian Feedlot Veterinarians
Notice bibliographique
Résumé
Timely, accurate, and reliable laboratory tools are important for antimicrobial stewardship (AMS) in food animal production. The objectives of this study were to (1) identify factors that influence live animal respiratory sample collection for laboratory testing and (2) describe the potential for integration of laboratory testing of samples from live animals into an AMS strategy for bovine respiratory disease (BRD) management in Canadian feedlots. Utilizing focused ethnography, virtual key informant interviews were conducted with eight feedlot veterinarians from Alberta, Ontario, and Saskatchewan, Canada. Thematic analysis revealed four themes: (1) lived experience of feedlot veterinarians with laboratory testing for BRD pathogens and antimicrobial resistance (AMR), (2) evidence-informed BRD management that integrates multiple data sources and their components, (3) organizational factors that affect the uptake and use of laboratory tests, and (4) the role of laboratory testing to support AMS in BRD management. While sample collection and laboratory testing are commonly used for BRD and AMR research and surveillance, they are not routinely applied in everyday BRD management. Veterinarians identified key challenges with laboratory testing, including turnaround time, the need for clear benefits, practical implementation, and effective communication with feedlot managers. Laboratory testing must provide valuable, actionable insights to encourage its adoption in Canadian feedlot operations. If successful, such testing could support AMS and be used to justify antimicrobial use if this were to become a regulatory or market requirement.
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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 | 0,009 | 0,016 |
| 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 | 0,009 | 0,007 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».