Moving beyond metrics: Capturing the clinical context behind antibiotic prescriptions in French broiler production
Notice bibliographique
Résumé
Significant reductions in antimicrobial use (AMU) in food production animals have been observed over the last 10 years across Europe. We sought to understand recent changes in AMU by characterising antibiotic prescribing patterns in poultry production in the context of associated clinical information. We analysed trends in AMU for conventional broiler chicken production in France based on a dataset of 193,526 sales for 33,831 flocks on 2,120 farms for 2015-2023, including 21,218 antibiotic prescriptions. We found the percentage of flocks prescribed antibiotics dropped from 65% in 2013 to 20% in 2023, plateauing in 2020-2023 (oscillating between 13% and 23%), and observed a reduction in the use of critical antibiotics. A multiple correspondence analysis and hierarchical clustering on principal components of 1112 antibiotic prescriptions and associated clinical data for 2021-22 produced 1940 prescription events, grouped in five clusters of antibiotic prescribing patterns, each characterised by a combination of clinical indicators related to age at treatment, lesions, syndromes, diagnoses, and isolated bacteria. Two main clusters were associated with bacterial diagnoses, suggesting that use of antibiotics in these clusters was necessary to manage disease. Two clusters were identified as potential targets for further interventions to improve antimicrobial stewardship, focusing on underlying factors driving AMU rather than outright reductions. Our findings raise questions about the sustainability of further reductions in AMU and their implications for animal health and welfare. This calls for a shift to a more sustainable approach to monitoring antimicrobial stewardship, using integrated indicators which consider AMU within its broader context.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».