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Enregistrement W4409896448 · doi:10.3390/wild2020014

Anthropogenic Impact and Antimicrobial Resistance Occurrence in South American Wild Animals: A Systematic Review and Meta-Analysis

2025· review· en· W4409896448 sur OpenAlexaff
Manuel Pérez Maldonado, Constanza Urzúa‐Encina, Naomi Ariyama, Patricio Retamal

Notice bibliographique

RevueWild · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueZoonotic diseases and public health
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMeta-analysisAntimicrobialAntibiotic resistanceResistance (ecology)BiologyGeographyEcologyMedicineMicrobiologyAntibioticsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Antimicrobial resistance (AMR) is a significant global challenge that affects environmental, animal, and human health, with reports of antimicrobial-resistant bacteria and antimicrobial resistance genes becoming increasingly common across these domains. This study aimed to systematically review and compare the occurrence of AMR in bacterial isolates from wild animals in South America, focusing on environments with varying levels of anthropogenic impact. Half of the countries in South America documented AMR in wild animals at least once. Most studies focused on specific animal classes, particularly Aves and Mammalia, with a notable emphasis on the orders Chiroptera and Rodentia, as well as the bacterial species Escherichia coli and Salmonella enterica. Subgroup meta-analyses revealed that, for most antimicrobials, the proportion of AMR was significantly higher in environments with a high anthropogenic impact compared to those with a low anthropogenic impact. However, there were no significant differences between the two types of environments for some antimicrobials. Interestingly, certain beta-lactams showed a higher proportion of AMR in environments with low anthropogenic impact. These findings raise important questions regarding the origins and spread of AMR in wild animals, underscoring the necessity for further research to understand the dynamics of AMR in areas with varying levels of human intervention.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0070,014
Bibliométrie0,0100,012
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,408
Écart entre enseignants0,346 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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