Prevalence, Serotypes, and Antimicrobial Resistance of Salmonella Species in Ready-to-Eat Foods in Erbil, Iraq
Notice bibliographique
Résumé
Ready-to-eat (RTE) foods including sandwiches, pastries, shawarma, and burgers are widely consumed and may potentially increase the risk of foodborne infections. This study investigated the prevalence, serovar diversity, and antimicrobial resistance (AMR) of Salmonella spp. in RTE foods collected between January and June 2024 from street vendors and restaurants across Erbil, Iraq. A total of 350, including 85 sandwiches, 75 pastries, 95 shawarma, and 95 burgers obtained from 115 cafeteria, 120 street vendors, and 115 restaurants were analyzed. Salmonella was detected in 7.1% (n = 25) of samples, with a high contamination in shawarma (8.4%; n = 95), followed by sandwiches (7.1%; n = 85), pastries (6.7%; n = 75), and burgers (6.3%; n = 95). Street vendors exhibited a higher (9.2%; n = 120) contamination rate compared to the cafeteria (6.9%; n = 115) and restaurants (5.2%; n = 115). Among 25 Salmonella isolates, 10 serotypes were identified, with S. Anatum (20%) and S. Typhimurium (16%) being the most prevalent. All isolates were susceptible to colistin, cefadroxil, and gentamicin, while showing high resistance to streptomycin (52%) and levofloxacin (48%). Contamination peaked during the warmer months, particularly in June (15.4%) and May (11.5%), when compared to the other sampling months. These findings highlight significant food safety concerns related to Salmonella contamination and AMR in RTE foods, emphasizing the urgent need for enhanced hygiene practices and regulatory oversight especially among street vendors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».