Estimates of human exposure to antimicrobial-resistant foodborne pathogens and the resulting burden of illness
Bibliographic record
Abstract
Les maladies d'origine alimentaire causées par Salmonella non typhique et Campylobacter posent des défis importants pour la santé publique et l'économie au Canada. Cette étude visait à estimer les coûts économiques et le fardeau sanitaire de ces infections, en différenciant les souches résistantes aux antimicrobiens (RAM) et les souches sensibles de 2015 à 2019. De plus, l'étude a évalué l'impact des réductions volontaires de l'utilisation des antimicrobiens dans l'industrie avicole sur l'incidence et le fardeau économique de ces infections. En utilisant des modèles de Markov combinés à une analyse input-output, l'étude a quantifié les impacts microéconomiques et macroéconomiques sur la production industrielle, le PIB et l'emploi. Les analyses réalisées à partir du modèle de Markov ont révélé une tendance à la baisse du nombre de cas de Salmonella, des consultations médicales, des hospitalisations et des décès, s’accompagnant d’une diminution des coûts économiques et des pertes en années de vie ajustées sur la qualité (AVAQ). Le nombre total de cas de Salmonella est passé de 119 432 en 2015 à 93 199 en 2019, tandis que les coûts associés ont chuté de 155 millions de dollars à 131 millions de dollars. Concernant les infections à Salmonella liées au poulet, le nombre de cas est passé de 96 424 en 2015 à 67 097 en 2019, ce qui correspond à une réduction des coûts de 122 millions à 93 millions de dollars. En revanche, les coûts annuels totaux estimés pour les infections à Campylobacter sont demeurés stables, autour de 137 millions de dollars, les souches RAM entraînant systématiquement des coûts et des répercussions sanitaires plus élevés que les souches sensibles.Les analyses macroéconomiques ont montré que la baisse de la production industrielle liée aux pertes de revenus dues aux infections à Salmonella a diminué de 36 millions de dollars en 2015 à 32 millions en 2019. Les infections à Campylobacter ont entraîné des réductions plus importantes, allant de 43 à 46 millions de dollars entre 2017 et 2019. Les pertes de PIB en 2019 ont été estimées à 19 millions de dollars pour Salmonella et 27 millions de dollars pour Campylobacter. Les pertes d’emplois liées à Campylobacter ont également été plus élevées, avec 214 emplois perdus en 2019, contre 149 emplois pour Salmonella. L'étude souligne l'importance de continuer à investir dans des interventions de santé publique, à améliorer les systèmes de surveillance et à mener des campagnes de sensibilisation du public pour lutter contre la résistance aux antimicrobiens et améliorer la sécurité alimentaire
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 | 0.002 | 0.006 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.001 |
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".