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Enregistrement W4409883614 · doi:10.3390/vetsci12050409

Laboratory Testing to Inform Antimicrobial Use for Bovine Respiratory Disease: Perceptions of Canadian Feedlot Veterinarians

2025· article· en· W4409883614 sur OpenAlexafffundabout
Olufunto O. Adewusi, Candace I. J. Nykiforuk, Cheryl Waldner, Nathan Erickson, Sheryl Gow, Simon J. G. Otto

Notice bibliographique

RevueVeterinary Sciences · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueMicrobial infections and disease research
Établissements canadiensPublic Health Agency of CanadaUniversity of SaskatchewanUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesGenome AlbertaGenome Canada
Mots-clésFeedlotBovine respiratory diseaseThematic analysisAntimicrobial stewardshipMedicineVeterinary medicineBiotechnologyEnvironmental resource managementBusinessQualitative researchAntibiotic resistanceBiologyEnvironmental scienceAnimal science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Qualitatif · Signal consensuel: Qualitatif
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,107
Score d'incertitude au seuil0,223

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0090,007
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,250 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeQualitatif
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

Citations3
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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