Comparaison de méthodes de quantification afin de proposer un système de surveillance de l’utilisation des agents antimicrobiens dans les fermes bovines laitières du Québec
Notice bibliographique
Résumé
La quantification de l’utilisation des antimicrobiens (UAM) est un élément clé des programmes de surveillance de la résistance aux antimicrobiens. Cette thèse a pour objectif général d’évaluer plusieurs méthodes de quantification de l’UAM dans les fermes laitières québécoises. Plus précisément, elle vise à définir un indicateur adapté au contexte canadien pour rapporter l’UAM chez les bovins, à déterminer le taux d’UAM annuel moyen dans les fermes laitières québécoises et à comparer différentes méthodes de quantification afin d’identifier une méthode potentielle de surveillance de l’UAM dans les fermes laitières québécoises. Une étude observationnelle de cohorte a été menée à partir du recrutement de 101 producteurs laitiers du Québec. Un inventaire des antimicrobiens utilisés a été réalisé pendant un an pour chaque ferme à partir de la collecte (1) des emballages de médicaments utilisés pour traiter les bovins et (2) des factures de meunerie détaillant les quantités d’aliments médicamenteux livrées. Le taux d’UAM a été estimé en nombre de doses définies par 100 vache-années. Les doses définies n’existaient pas pour les bovins au Canada et ont été développées : dose journalière (DDDbovCA) et dose pour un traitement complet (DCDbovCA). Étant donnée l’utilisation de formulations à action prolongée en production laitière (comme les intra-mammaires au tarissement), l’unité DCDbovCA a été privilégiée pour les analyses. Un taux moyen de 537 DCDbovCA/100 vache-années a été observé, soit 537 traitements antibiotiques administrés annuellement dans un troupeau standard de 100 vaches laitières. La voie d’administration intra-mammaire était la plus utilisée. Les antimicrobiens d’importance critique les plus prioritaires en médecine humaine représentaient 17,5% de l’utilisation totale. Une faible proportion de fermes utilisait des antimicrobiens médicalement importants dans l’alimentation des animaux. L’incidence des maladies n’expliquait que partiellement la variance de l’utilisation totale. D’autres facteurs restent à déterminer pour expliquer les pratiques d’UAM dans les fermes laitières québécoises. Les données issues de plusieurs méthodes de quantification ont été comparées aux données de l’étude observationnelle. Pour les médicaments vétérinaires d’une part, le taux d’UAM estimé à partir des factures vétérinaires décrivait de façon presque parfaite le taux d’UAM réel (coefficient de corrélation de concordance, CCC = 0,83) alors que les méthodes utilisant les données du programme gouvernemental « Amélioration de la santé animale au Québec » ou des registres de traitements complétés à la ferme performaient moins bien. Pour les aliments médicamenteux d’autre part, le taux d’UAM estimé à partir des prescriptions vétérinaires pour aliments médicamenteux ou à partir des informations obtenues lors d’une entrevue individuelle avec le producteur corrélait bien le taux d’UAM réel (CCC = 0,66 et 0,73 respectivement). Le projet a permis de quantifier l’UAM annuelle dans les fermes laitières québécoises (par catégorie d’antimicrobiens et voie d’administration) en utilisant un nouvel indicateur de mesure (DCDbovCA). De plus, ce projet démontre la validité des données issues des factures et prescriptions vétérinaires pour quantifier l’UAM dans les troupeaux laitiers québécois. Le logiciel de facturation utilisé par la majorité des médecins vétérinaires praticiens du Québec pourrait servir au développement d’un système provincial de surveillance et de benchmarking de l’UAM.
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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 | 0,035 | 0,033 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».