Ocorrência de Escherichia coli O157:H7 e O26 sorbitol negativas em matadouro frigorífico de bovino e suscetibilidade a antimicrobianos
Bibliographic record
Abstract
A carne bovina pode ser um meio de transmissão de Escherichia coli O157:H7 e de não-O157 para os humanos, que a ingerem mal cozida, sendo responsáveis por causarem doenças severas, como a síndrome hemolítico urêmica. A resistência bacteriana se tornou preocupante em relação à eficácia nos tratamentos das doenças, e tendo em vista tais aspectos este estudo teve os objetivos de verificar a ocorrência de E. coli O157:H7 e não-O157 em etapas do abate bovino, asssim como de avaliar a suscetibilidade dessas bactérias frente à ação de antimicrobianos. Foram colhidas em abatedouro bovino 21 amostras de superfície de mãos dos manipuladores, 21 de facas e 300 provenientes de 50 animais em seis pontos no fluxograma de abate. O isolamento foi realizado utilizando o ágar CT-SMAC e a caracterização dos sorotipos pela PCR. Houve uma ocorrência maior de E. coli O157:H7 (12,0%) nos animais, e menor ocorrência de E. coli O26 (8,0%) e de O113 (2,0%). E. coli O26 esteve presente em 9,52% das facas. A presença de E. coli não-O157 sorbitol negativa foi um fato inesperado devido ao método de isolamento utilizado. Todos os isolados de E. coli O157:H7 mostraram-se sensíveis à tetraciclina, cefepime, cefoxitina, ciprofloxacina e sulfazotrim, e 78,85% deles foram resistentes à cefalotina e 34,61% à ampicilina. Todas E. coli O26 foram sensíveis ao cefepime, cefoxitina e sulfazotrim, e 88,23% resistentes à tetraciclina e cefalotina e 82,35% à ampicilina. A multirresistência aos antibimicrobianos foi observada em todos os sorotipos, devendo, portanto, haver critérios no uso de antimicrobianos nos tratamentos para não se tornar um problema de saúde pública.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".