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Enregistrement W7133277485

Examen des gènes de résistance aux antibiotiques (ARG) dans la salmoniculture et données empiriques sur les tendances spatiales et saisonnières dans la baie de Fundy

2022· other· fr· W7133277485 sur OpenAlexaboutno aff
Grace E. P. Murphy, Shawn Robinson

Notice bibliographique

RevueFederal Open Science Repository of Canada / Le Dépôt fédéral de science ouverte du Canada · 2022
Typeother
Languefr
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésStatistical analysisResearch methodologyMedium term
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le présent document vise à examiner les renseignements généraux sur la résistance microbienne aux antibiotiques (RMA) dans le secteur de l’aquaculture et à fournir des données empiriques sur la présence de gènes de résistance aux antibiotiques (ARG) associés aux salmonicultures de l’Atlantique dans la baie de Fundy. Le déclin continu des stocks de poissons sauvages dans le monde et la demande croissante de poisson associée à la hausse des populations humaines et de la consommation par habitant ont entraîné une augmentation de la production de l’industrie aquacole pour répondre à la demande mondiale. Toutefois, la densité d’individus élevée des piscicultures intensives par rapport à celle qui s’observe dans la nature offre un environnement idéal pour la propagation des bactéries pathogènes, ce qui constitue une menace sanitaire et financière importante pour l’industrie aquacole. Ces maladies sont généralement combattues au moyen d’antibiotiques, mais la résistance des bactéries à ces médicaments, qui pourrait être transférée à des agents pathogènes humains dans certaines régions du monde, est en croissance et de plus en plus courante. Ce phénomène suscite des inquiétudes quant au coût pour la santé humaine et les économies nationales et souligne le besoin de recherche de traitements de rechange. La résistance se développe par la propagation des ARG par sélection naturelle de certains agents pathogènes et par le partage des ARG entre les bactéries par transfert horizontal. Outre les agents pathogènes présents dans l’intestin des poissons, les bactéries qui se trouvent dans l’environnement sont également exposées aux antibiotiques présents dans l’eau et les sédiments à proximité des piscicultures, créant un vecteur supplémentaire de transmission des ARG aux agents pathogènes humains. On a observé chez des agents pathogènes humains des cas de résistance aux antibiotiques liés à l’utilisation d’antibiotiques en aquaculture et en agriculture, et de nombreux pays ont donc imposé une réglementation sur l’utilisation des antibiotiques, avec plus ou moins de succès. Enfin, on a tenté d’utiliser des traitements de rechange pour freiner la propagation des maladies infectieuses en aquaculture, notamment la thérapie par les bactériophages, les inhibiteurs de détection du quorum, les vaccins, les probiotiques, les immunostimulants et la phytothérapie. Les données empiriques recueillies dans la baie de Fundy montrent que les salmonicultures de l’Atlantique sont des points chauds pour l’activité microbienne et que les populations bactériennes diffèrent dans leur structure communautaire en fonction de leur proximité avec les piscicultures. Les classes de populations bactériennes les plus proches des piscicultures tendent à être anaérobies et sulforéductrices. Nous avons prélevé des échantillons pour les ARG liés aux médicaments à base de florfénicol, de tétracycline et de sulfonamide. La tendance générale était à l’augmentation de l’abondance relative des ARG à proximité des piscicultures, mais le profil n’était pas le même pour tous les ARG. Il semblait également y avoir une diminution de la concentration de certains ARG au cours d’une période allant de 3 à 12 mois. Les renseignements recueillis lors de l’examen de la documentation et les conclusions de l’étude empirique sur les liens entre la RMA et l’élevage du saumon indiquent qu’un processus de modification/d’amélioration des ARG est présent dans les salmonicultures. Ces résultats concordent avec ceux d’autres études, qui ont été réalisées tant en milieu terrestre qu’aquatique et montrent que la RMA dans les populations bactériennes est associée aux activités anthropiques qui comportent l’utilisation d’antibiotiques. Ces données sont parmi les premières au Canada à examiner la RMA en relation avec l’aquaculture. Elles offrent un aperçu des niveaux d’ARG et de l’environnement, mais l’échelle (spatiale et temporelle) du phénomène et son rôle dans la transmission probable aux humains par l’alimentation sont encore inconnus. Des recherches supplémentaires sont nécessaires sur ce sujet pour mieux définir les échelles de la RMA par rapport à d’autres réservoirs connus (p. ex., les installations de traitement des eaux usées, les activités agricoles), le degré de dispersion spatiale des ARG, les liens avec les populations sauvages d’organismes qui font partie de la chaîne alimentaire humaine et la probabilité de transmission des ARG aux agents pathogènes touchant la santé humaine ou animale. Une fois ces aspects mieux compris, il sera possible de procéder à une évaluation appropriée des risques liés aux activités aquacoles pour répondre à des questions concernant des sujets comme : les régimes de traitement appropriés, les répercussions probables sur l’environnement, les répercussions du choix du site et le risque global pour la santé humaine.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,970
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,246 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2022
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