Antimicrobial use in pig herds in Ireland: analysis of a national database (2019–2023)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Antimicrobial resistance (AMR) in human and animal pathogens remains a global One-Health threat. The associations between antimicrobial use (AMU) and the evolution and dissemination of AMR bacteria, and their resistance genes, highlight the importance of monitoring and regulating AMU. Here, we present an analysis of national monitoring data of AMU in pig facilities in Ireland from 2019 to 2023 via the recently established National AMU Database. AMU was measured using two metrics (mg per corrected population units (mg/PCU) and defined daily dose (DDDvet/PCU)). Temporal trend models were fit using regression models with population average effects given there were multiple observations per herd, while controlling for herd type and size. RESULTS: Linear spline models revealed no significant change in overall usage from Q1-2019 until mid-2020, followed by a significant decrease in usage until mid-2022. There was evidence of increases in usage from mid-2022 until the end of the time series; the exact timing of the changes in trends varied by the AMU metric. A multinomial logit regression model suggested that there was a significantly decreased probability of premix use relative to oral administration from Q3-2021 through Q4-2023 (OR: 0.70 - 0.58; P < 0.03). The predicted probability that a high priority critically important antimicrobial (HPCIA) was used in a herd during a year-quarter declined by an average of 9% per quarter (OR: 0.91; 95% CI: 0.90-0.92; p < 0.001) over the study period. The mean decline in use of cephalosporin (3rd /4th generation), fluoroquinolone and macrolide (a former HPCIA) per quarter were estimated to be -12% (95% CI: -8- -15%), -9% (95% CI: -8- -10%) and - 4% (95% CI: -2- -4%), respectively. CONCLUSIONS: This exploration of AMU in pigs in Ireland revealed significant changes in overall usage, with both decreases and increases. There were declines in usage of HPCIA agents. Additionally, there was evidence of a significant decline in the use of oral premixes, coinciding with policy change. Further monitoring of AMU is essential to understand how the pig farming sector is responding to policy changes (e.g., increasing AMU in response to zinc oxide bans).
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».