1. Introducción

La resistencia a los antimicrobianos (RAM) es una de las amenazas más importantes para la salud mundial (1). El Gobierno de Canadá ha identificado el uso de antimicrobianos (UMA) en animales como un objetivo para reducir el desarrollo de resistencia en bacterias zoonóticas y patógenas (2). Para promover esto, el gobierno canadiense ha fomentado la AMU prudente en el ganado y una mayor supervisión antimicrobiana de los productos farmacéuticos para uso veterinario (Gobierno de Canadá, 2019). Abordar la RAM en la industria láctea canadiense requiere expresar y comparar la AMU dentro de la industria y entre países e industrias (3, 4) para desarrollar puntos de referencia para evaluar futuras intervenciones.

La información de AMU a nivel de granja de servidores se puede recuperar utilizando diferentes orígenes de datos (5). Por ejemplo, se puede obtener utilizando registros de tratamiento, la fuente más directa de AMU porque miden directamente la cantidad utilizada (6). Sin embargo, se ha observado que los productores lecheros no mantienen registros completos de todos los tratamientos y, por lo tanto, subestiman las UMA (7-10).

Otro enfoque para estimar AMU es la auditoría de botes de basura (GCA). Este método consiste en colocar un recipiente en lugares convenientes en una granja, y los trabajadores agrícolas reciben instrucciones de desechar todos los envases de medicamentos en el recipiente durante un período definido (10). Los contenedores desechados se cuentan para medir la tasa de desaparición de antimicrobianos en la granja y para estimar la UMA. Una ACG tiende a correlacionarse bien con la UMA cuantificada a través de los registros de dispensación veterinaria, pero puede informar un uso algo menor (11). La principal ventaja de un GCA es que es simple y requiere poco desarrollo logístico en comparación con otros métodos. También evitan los problemas derivados de las granjas que obtienen antimicrobianos de múltiples proveedores.

Una ACG puede dar la cantidad de productos utilizados, pero convertirlos en métricas basadas en la dosis (DBM) es útil para que la AMU se pueda comparar con respecto al potencial terapéutico. Los factores de conversión se establecen de modo que una masa específica confiere un solo curso de tratamiento o día de efecto. Deben calcularse factores de conversión para cada principio activo (IA) para una vía de administración determinada [ESVAC (12)]. Lardé et al. (13) calcularon los factores de conversión de dosis diaria definida (DDD) y dosis de curso definido (DCD) para cada antimicrobiano aprobado para su uso en ganado bovino en Canadá, especificado como DDD_bovCA y DCD_bovCA (13).

Para tener en cuenta la variación en el tamaño de la granja y la duración de la observación, se utiliza una tasa de uso de fármacos antimicrobianos (ADUR) para expresar la DBM en términos de la cantidad de tiempo de exposición del animal (10). Los ADUR se pueden calcular para cualquier tipo de DBM denotado por un subíndice, como ADUR_DDD o ADUR_DCD.

El objetivo de este estudio fue evaluar la UMA en granjas lecheras canadienses. En primer lugar, se resumirá la relación entre la UMA, las prácticas de gestión y las características de las explotaciones. Luego, se utilizó un metanálisis para comparar la UMA entre 2007-2008 y 2017-2020, utilizando la metodología GCA.

2. Materiales y métodos

2.1. Fuentes de datos

Se utilizaron tres estudios de ACG para este estudio. Dos han sido previamente reportados en la literatura (10, 11). Saini et al. (10) proporcionaron la línea de base, mientras que Lardé et al. (11) y el estudio actual, como se describe en Fonseca et al. (14), proporcionaron un seguimiento. Muchas de las granjas fueron las mismas en la línea de base y los seguimientos. Los criterios de inclusión y exclusión fueron muy similares en los tres estudios y todos intentaron ser representativos de las granjas lecheras comerciales en cada provincia evaluada.

El primer estudio fue de 2007 a 2008, cuando se realizó una ACG en 89 granjas lecheras en Alberta, Ontario, Quebec y las provincias marítimas de Canadá (10). El tamaño promedio del rebaño fue de 84 vacas con un promedio por vaca la producción diaria de leche fue de 32 kg. La mediana de SCC fue de 220.000 células/ml y el 61% utilizó ataduras. Para más información, véase Saini et al. (10). Los datos brutos del recuento bruto de la ACG de 2007 a 2008 se obtuvieron y procesaron utilizando los mismos métodos para todas las ACG.

El segundo estudio se realizó en 2017-2018 en 101 granjas lecheras en Quebec, según lo descrito por Lardé et al. (11). El rebaño medio tenía 67 vacas con una producción de grasa butírica por vaca de 1,2 kg/día. Los botes de basura se dejaron en la granja durante más de 1 año. Los datos para la comparación con la ACG 2019-2020 se obtuvieron del material complementario de Lardé et al. (11).

El tercer estudio se realizó en 2019-2020 en 106 granjas lecheras en Columbia Británica, Alberta, Ontario y Nueva Escocia (14). Las granjas eran una muestra de conveniencia reclutada a través de su veterinario local, y los recipientes se colocaron en lugares convenientes en la granja.

El tamaño promedio del rebaño fue de 135 vacas con una producción diaria de leche y grasa butírica de 35 kg/vaca y 1,4 kg/vaca. La mediana del recuento de células somáticas (CCE) fue de 175.000 células/ml. El 13% de las granjas utilizaron establos de amarre para su rebaño lactante. Los establos son más comunes en los rebaños más pequeños y en Québec, por lo que esta proporción es cercana a lo que se esperaría de las granjas lecheras comerciales en las regiones estudiadas (15). El Código de Buenas Prácticas ha fomentado la reducción de los puestos de corbata en Canadá, por lo que cabe esperar una marcada reducción de su popularidad (16). Se pidió al personal de la granja que desechara todos los medicamentos en el recipiente, ya sea que tuvieran una actividad antimicrobiana o no. Al comienzo del período de observación, se realizó un inventario de farmacias agrícolas para determinar qué antimicrobianos tenían las granjas ya en stock. En este momento, se completó un cuestionario para recopilar información demográfica del rebaño. Tres veces durante los siguientes seis a 12 meses, el bote de basura se vació y se contó el contenido. En la última visita se realizó un segundo inventario de farmacias. Para más detalles, véase Fonseca et al. (14).

2.2. Métricas de la base de datos

Todo el procesamiento de datos involucrado en la computación de DBM se realizó utilizando Python 3.9 en el entorno de desarrollo integrado PyCharm 2021.2 (JetBrains s.r.o, Praga, Chequia). Se escribió un programa para convertir los datos de GCA a un formato estandarizado. En la figura 1 se presenta un diagrama del flujo de datos.

La ecuación utilizada para convertir el número de envases de medicamentos encontrados en el DBM de un solo ingrediente activo en un producto se expresa como:

Donde el ADUR para una granja es la suma de DDD o DCD para cada IA utilizada en la granja durante el período de observación, dividida por el número de animales y la cantidad de tiempo durante el cual los animales estuvieron expuestos. Esta ecuación da resultados en el número de ciclos de tratamiento (DCD) o el número de días de efecto de esos cursos (DDD) por 100 años-animal. Se eligió 100 años-animales para indicar AMU en términos de un rebaño de 100 animales durante un año.

2.3. Análisis estadísticos

También se expresaron métricas basadas en la dosis para la clase química y cada categoría de importancia. Se utilizó la base de datos de productos farmacéuticos de Health Canada para determinar tanto la clase química del antimicrobiano como su categoría de importancia (17). La clase química se refiere a la familia química de los antimicrobianos, como la penicilina o la tetraciclina. Health Canada atribuyó una categoría de importancia, de 1 (importancia muy alta) a 4 (baja importancia), a cada clase de antimicrobianos para indicar su importancia para la medicina humana. Solo las categorías 1, 2 y 3 se consideran médicamente importantes.

Los análisis estadísticos se realizaron en STATA16 (StataCorp., College Station, Texas, Estados Unidos). Los promedios y rangos intercuartiles (IQR) se calcularon a partir del ADUR_DDD y ADUR_DCD. La UMA se estratificó por vía de administración, categoría de importancia y clase química del ingrediente activo. Todos los modelos estadísticos fueron evaluados para la homocedasticidad con el método Breusch-Pagan/Cook-Weisberg. Se utilizaron residuos de deleción para evaluar modelos de cefalosporinas de tercera generación, para la normalidad y los valores atípicos. Se utilizaron residuos estandarizados y BLUPs para evaluar modelos de todas las clases químicas.

2.3.1. Características de la UMA y del rebaño

Para la GCA 2019-2020, se obtuvieron datos de cada granja con respecto al recuento de células somáticas (SCC) a nivel de vaca, la producción de leche por lactancia de 305 días y el tamaño del rebaño a través de su programa de mejora del hato lechero. El SCC y la producción de leche de 305 días se promediaron para todas las vacas que amamantaron en el momento de muestreo más cercano al 1 de enero de 2020, que fue la mitad aproximada del período de observación. El tamaño del rebaño incluía animales en todas las fases de producción.

Se evaluaron modelos de regresión lineal para evaluar la relación entre cada una de estas tres variables y el ADUR total_DDD, así como el ADUR_DDD de cefalosporinas de tercera generación. Modelos de regresión lineal de efectos mixtos multivariables separados para ADUR total_DDD se construyeron con SCC, producción de leche y tamaño del rebaño, incluido un término para la clase química de antimicrobiano, y se agruparon en la granja. La relación entre AMU y cefalosporinas de tercera generación utilizó una regresión lineal simple y univariable para cada una de las tres métricas de rebaño. La cefalosporina total y de tercera generación ADUR_DDD se transformó logarítmicamente para ajustarse a los supuestos del modelo. Estos modelos no infieren causalidad, por lo que cada asociación se consideró de interés individualmente.

2.3.2. Comparación de la UMA en 2007-2008 con 2017-2020

El modelado con los tres conjuntos de datos investigó cómo los datos de 2007-2008 diferían de los de los estudios más recientes, completados en 2017-2018 y 2019-2020. Los tres estudios tuvieron la misma población objetivo de granjas lecheras comerciales canadienses para proporcionar vigilancia del uso de antimicrobianos en cada punto temporal. Esto proporcionó seguimiento para Alberta, Ontario, Quebec y las provincias marítimas. Muchas granjas se incluyeron en el estudio original y en los seguimientos, pero se mantuvieron anónimas debido a preocupaciones de privacidad de datos. El estudio de 2007-2008 solo registró el número de animales secos y lactantes en la granja, por lo que todos los ADUR_DDDs utilizó la unidad de corrección poblacional de 100 años-vaca. Sólo se evaluó el uso parenteral debido a las diferencias en la forma en que los estudios abordaron la alimentación medicada. No hay antimicrobianos médicamente importantes aprobados para la alimentación en vacas lecheras lactantes en Canadá (11).

Se construyeron dos conjuntos de modelos para evaluar los cambios en la UMA entre el estudio de Saini et al. (10) y los estudios posteriores. Cada provincia se modeló por separado para determinar cuán generalizadas eran las asociaciones observadas. Cuando se evaluó la significación, α se fijó en 0,05. Todas las evaluaciones se determinaron a priori. Se construyó un modelo lineal de efectos mixtos para predecir la cantidad de cada clase de antimicrobiano que se utilizó en una granja, dado que estaba por encima de cero. Los predictores fueron el punto de tiempo, la clase química del antimicrobiano y la interacción entre los dos. Los modelos se agruparon en la granja.

3. Resultados

El estudio más reciente, realizado en 2019-2020, recopiló datos de 106 granjas en Columbia Británica, Alberta, Ontario y Quebec. El ADUR_DDD fue de 623 DDD/100 animal-año (IQR: 302, 677), y el ADUR_DCD fue de 117 DCD/100 animal-año (IQR: 55, 158). La Tabla 1 muestra el ADUR_DDD y ADUR_DCD para cada categoría de importancia. Una granja utilizó una bolsa parcial de premezcla de clortetraciclina, que representó más del 10% de todas las DDD en el estudio. La exclusión de esta granja dio lugar a la ADUR_DDD de 514 DDD/100 animal-año (IQR: 302, 666), y el ADUR_DCD fue de 115 DCD/100 animal-año (IQR: 55, 157), una reducción del 17 y 1,7%, respectivamente.

3.1. UMA por clase química en 2019-2020

Las fluoroquinolonas y las cefalosporinas de tercera generación son las dos clases de ingredientes activos antimicrobianos de categoría I disponibles para su uso en el ganado lechero canadiense. Las fluoroquinolonas rara vez se utilizaron en las granjas del estudio (n = 11), con un ADUR máximo_DCD de 7 DCD por 100 animales-año. Ceftiofur, una cefalosporina de tercera generación, fue el antimicrobiano de categoría I más utilizado, y se usó en todas menos cinco (95%) granjas en el estudio 2019-2020. El ADUR_DCD fue de 22 DCD/100 animal-año (IQR: 5, 28) y el ADUR_DDD fue de 105 (IQR: 19, 110).

La clase química de antimicrobianos más utilizada fueron las penicilinas, que son de categoría II. Las penicilinas representaron 163 DDD / 100 años-animal y 31 DCD / 100 animal-año, que es el 26% del uso total para ambas métricas.

3.2. UMA por vía de administración en 2019-2020

Cada granja utilizó al menos un producto etiquetado para administración sistémica. La administración sistémica representó el 31% del uso total, variando de 0,6% a 100%. Ciento una granjas (95%) utilizaron antimicrobianos intramamarios (IMM). El uso de IMM contribuyó con el 66% del total de AMU, variando de 0% a 99%. Solo 33 granjas utilizaron productos designados para uso oral, tópico o intrauterino, con un promedio del 3% de uso, que oscila entre el 0% y el 94%.

Por ADUR_DDD, las cefalosporinas de primera generación fueron los antimicrobianos IMM más utilizados (111 DDD/100 animal-año). Las penicilinas se usaron a un nivel similar (105 DDD / 100 animal-año), con cefalosporinas de tercera generación (70 DDD / 100 animal-año) y lincosamidas (4 DDD / 100 animal-año) que se usaron con menos frecuencia. Por ADUR_DCD, las penicilinas fueron las más utilizadas a los 19 DCD/100 animales-año (IQR: 0,2, 34). Esto fue seguido por cefalosporinas de tercera generación (15 DCD / 100 animal-año), cefalosporinas de primera generación (14 DCD / 100 animal-año) y lincosamidas (0.7 DCD / 100 animal-año).

Con respecto a las cefalosporinas de tercera generación, la mayor parte de su uso se debió a productos intramamarios. De los 105 días/100 años-animal (IQR: 16, 92) de cefalosporinas de tercera generación por todas las ROA, 70 (IQR: 0, 43) se administraron por vía intramamaria. Del mismo modo, de los 22 cursos/100 animales-año total, 15 (IQR: 0, 15) fueron de productos intramamarios.

El antimicrobiano IMM preferido difirió según la provincia. Las granjas de Ontario utilizaron la mayoría de los productos IMM de cefalosporina de tercera generación, mientras que las granjas de Alberta y Nueva Escocia tuvieron un ADUR más alto._DCD para las penicilinas. Con respecto a Columbia Británica, no se encontraron diferencias en el tratamiento con IMM entre las cefalosporinas de tercera generación y las penicilinas.

3.3. UMA por región en 2019-2020

En general, la regresión lineal mostró que la UMA difería entre regiones (ADUR_DDD: p = 0,015; ADUR_DCD: p = 0,011) (Material suplementario). No hubo pruebas suficientes de que el uso sistémico de antimicrobianos difiriera significativamente entre las regiones (ADUR_DDD: p = 0,28; ADUR_DCD: p = 0,22). El uso intramamario difirió significativamente según ADUR_DCD (p = 0,019), aunque ADUR_DDD no alcanzaron significación (p = 0,15). Uso en cada provincia, por ADUR_DDD y ADUR_DCD para ambas rutas, así como el uso general, se puede ver en las Tablas 2, 3_, respectivamente.

3.4. Asociación entre la UMA y las métricas promediadas a nivel de vaca del rebaño en 2019-2020

El tamaño del rebaño fue significativamente (p < 0,001) y se correlacionó negativamente (r = −0,17) con el total de ADUR_DDD. La producción promedio de leche a 305 días (p = 0,678) y el CCE (p = 0,969) no demostraron una relación significativa con la ADUR total_DDD (Material complementario). El ADUR_DDD de las cefalosporinas de tercera generación se asoció significativamente con el CCE (p = 0,025) y la producción de leche a los 305 días (p = 0,029), pero no con el tamaño del rebaño (p = 0,177). El CCE (r = −0,24) se correlacionó negativamente con el ADUR_DDD de cefalosporinas de tercera generación, mientras que la producción de leche (r = 0,23) se asoció positivamente. Las tablas 4 y 5 describen los resultados de estos modelos para el ADUR global_DDD y cefalosporinas de tercera generación ADUR_DDD.

3.5. Comparación de la UMA entre 2007–2008 y 2019–2020

Hubo cambios en la UMA entre el estudio de Saini et al. (10) y los realizados por Lardé et al. (11) y Fonseca et al. (14). La UMA total disminuyó de 284 a 161 DCD/100 años-vaca (p < 0,001) evaluada mediante regresión lineal de efectos mixtos univariable. Hubo un cambio del uso de polimixina a cefalosporinas de tercera generación entre los antimicrobianos de categoría I, probablemente atribuible a la introducción de ceftiofur IMM en 2008 y la retirada de productos que contienen polimixina del mercado canadiense en 2020. En 2019 entraron en vigor en Quebec nuevas normativas relativas a los antimicrobianos de categoría I, que, según Millar et al. (18), provocaron una profunda reducción del uso de estos productos. Sin embargo, esto ocurrió después de la segunda evaluación de la UMA en Québec. Las tablas 6 y 7 muestran el ADUR_DCD y ADUR_DDD, respectivamente, para cada clase química de antimicrobiano en ambos puntos temporales. Más allá de la cantidad utilizada, el número de granjas que utilizan cada clase química cambió. La Tabla 8 muestra el número y porcentaje de granjas en cada punto temporal que utilizan al menos un producto que contiene cada clase química de antimicrobiano.

Como se observa en la Tabla 9, aunque hubo una caída en el uso sistémico e intramamario, la caída en el uso intramamario fue mucho mayor que en el uso sistémico. La Tabla 10 muestra que el cambio en el uso de antimicrobianos intramamarios. La caída en la administración de IMM es mayor en las penicilinas, mientras que el uso de cefalosporina de tercera generación aumentó dramáticamente, debido a la introducción de los productos IMM ceftiofur en 2008.

4. Discusión

En general, el uso de antimicrobianos disminuyó sustancial y generalizadamente de 2007 a 2008 (10, 11). En los modelos multivariables, el punto temporal en el que se recogieron los datos fue la variable explicativa más importante para la reducción de ADUR_DDD. El único aumento notable fue en las cefalosporinas de tercera generación, que es atribuible a la introducción de productos IMM ceftiofur en la industria (19). Esta caída en la AMU general probablemente se deba a una combinación de la transición a la terapia selectiva de vacas secas de los protocolos generales, los cambios en las prioridades de los productores, los estándares del grupo de la industria, las pautas veterinarias, la intervención gubernamental y las preferencias de los consumidores.

Existen varias diferencias en el contexto de la UMA en la industria láctea canadiense entre el esfuerzo anterior de Saini et al. (10) en 2007-2008 y proyectos más recientes (10). La principal diferencia fueron los cambios legislativos, siendo los más destacados las regulaciones federales que entraron en vigencia en agosto de 2018, que indicaban que todos los antimicrobianos para uso en animales ahora requieren una prescripción veterinaria (20). Este cambio presentó una capa de fricción y supervisión en la adquisición de antimicrobianos, ya que se hizo menos conveniente para las granjas adquirir antimicrobianos y requirió aprobación veterinaria. En 2019 entraron en vigor otras reglamentaciones en Quebec dirigidas a reducir el uso de la categoría I. Millar et al. (18) constataron que estas reglamentaciones eran extremadamente eficaces y podían constituir una intervención adicional para abordar el uso de ceftiofur (18).

Otro cambio fue la introducción de nuevos medicamentos y la eliminación de otros desde 2007 hasta 2020. Una combinación de polimixina (Special Formula 17,900-Forte, Zoetis Canada, Kirkland, QC, Canada) se usó ampliamente como tratamiento IMM o, extralabelly, para la queratoconjuntivitis. Este producto tenía tres agentes antimicrobianos médicamente importantes. Sin embargo, este producto salió del mercado en Canadá en julio de 2021, después de años de problemas de suministro que coincidieron con las GCA posteriores de este estudio. A medida que pasa el tiempo, el cambio en el mercado requiere nuevas decisiones y protocolos a nivel de granja y clínica veterinaria. Por lo tanto, los productores pueden haber hecho un cambio a productos de cefalosporina después de que la fórmula especial no estuviera disponible.

Otros estudios de cuantificación de AMU se han llevado a cabo en las industrias lácteas de diferentes partes del mundo. Usando un GCA, AMU fue comparable en Flandes (759 DDD por 100 vacas-año) que los 623 d por 100 animales-año reportados en este estudio (21). Más recientemente, se informó que el uso de registros de tratamiento en grandes granjas lecheras de Wisconsin era de 628 DDD por 100 animales-año (6), similar a nuestro estudio. En particular, estos estudios se realizaron en diferentes poblaciones y utilizaron diferentes métodos de recopilación de datos, por lo que las comparaciones se realizan con precaución.

En Saini et al. (10), el uso de penicilina IMM fue impulsado por la Fórmula Especial Forte-17,900. Este inyector de ubre contenía varios ingredientes activos, incluidos los antimicrobianos penicilina G procaína, sulfato de polimixina B y dihidroestreptomicina. Las polimixinas y los aminoglucósidos rara vez, o nunca, se usaron fuera de este producto. Esta formulación condujo a una alta correlación entre el uso de polimixina y el uso de aminoglucósidos, así como una correlación moderada entre el uso de polimixina y penicilina. Vale la pena señalar que muchos medicamentos utilizados para tratar la diarrea de terneros contienen muchos IA antimicrobianos médicamente importantes, principalmente sulfonamidas, pero se usan con poca frecuencia, por lo que presentan menos desafíos para la cuantificación de la UMA.

El uso sistémico (intramuscular, intravenoso o subcutáneo) de antimicrobianos ocurrió en todas las granjas evaluadas en 2019-2020. La administración intramamaria fue casi tan común, pero no fue utilizada por todas las granjas (101/107 granjas). El uso de IMM representó dos tercios del total de AMU. Esto pone de relieve que la mastitis bacteriana sigue siendo la condición infecciosa más importante en la industria láctea canadiense (22).

En el conjunto de datos 2019-2020, las granjas con mayores rendimientos de leche tuvieron un mayor uso de cefalosporinas de tercera generación. Esto puede deberse a un tratamiento agresivo que conduce a una resolución más rápida de los casos clínicos de mastitis con un efecto menos duradero en la producción de leche (23). Esta explicación también puede aplicarse a la correlación negativa entre el ADUR_DDD de cefalosporinas de tercera generación y CCE. Las granjas que están tratando agresivamente de reducir su SCC o mantener un SCC bajo pueden establecer protocolos más agresivos para tratar y prevenir la mastitis durante la lactancia y en la sequía.

La correlación negativa entre el tamaño del rebaño y el ADUR total_DDD no está claro. Esta relación indica que los rebaños más grandes utilizan volúmenes más bajos de antimicrobianos por animal por año que los rebaños más pequeños. Esto podría deberse simplemente a que los productos vencidos son más comunes en granjas más pequeñas porque la rotación de medicamentos es menor, causando un impacto descomunal cuando se observan productos desechados. También podría deberse al aumento de los recursos y la especialización en rebaños más grandes. Parece poco probable que una estrategia de reducción de AMU incluya aumentar el tamaño del rebaño, pero, más bien, los programas de cuantificación de AMU deben elegir cuidadosamente las unidades de corrección de la población y proporcionar una evaluación comparativa para granjas similares en múltiples dimensiones.

Un problema con los ACG para cuantificar la AMU es redondear las cantidades parcialmente utilizadas de medicamentos de gran formato. Por ejemplo, una granja en este estudio utilizó la mitad de una bolsa de una premezcla de alimento con clortetraciclina durante el período de observación. Esta media bolsa representó 15,278 DDD. La granja con el segundo uso más alto tenía 5,441 DDD para todos los medicamentos en la granja. Dado que la fracción de la bolsa restante se estimó visualmente, la fracción puede estar fuera de lo que equivaldría al uso total de otra granja con alto contenido de UMA. Para explicar esto, una opción sería excluir este medicamento de las métricas de esta granja. Sin embargo, esto no tiene en cuenta la gran cantidad de clortetraciclina utilizada por esta granja, y creemos que este uso debe tenerse en cuenta. La alta DDD de esta granja y otras similares se debe a la contribución desmesurada de aditivos para piensos al recuento de DDD. Esta granja tenía un ADUR_DCD de 331 DCD/100 animal-año, que es alto en relación con el promedio de las granjas en ese esfuerzo de recolección de 117 DCD/100 animal-año, pero mucho más bajo que el máximo de 499 DCD/100 animal-año.

Otro posible problema de medición podría ser una longitud insuficiente de observación para encapsular los patrones de uso. Una GCA mide la AMU a través de artículos discretos y desechados. Este estudio pretendía dejar los botes de basura durante 6 meses, que es más corto que lo que se ha hecho en otros proyectos que utilizan GCA (10, 21). Esta duración puede no reflejar AMU durante todo el año, debido a la estacionalidad de la presión de infección y la incidencia de afecciones como la mastitis. Sin embargo, la mayoría se quedaron mucho más tiempo, algunos más de un año, lo que está más en línea con los esfuerzos estándar. Una vez que una ACG dura más de un año, debe proporcionar una instantánea válida del uso, con un impacto reducido de la estacionalidad.

Al cuantificar la UMA en cualquier sistema de producción, una pregunta importante a considerar es cuánto tiempo debe durar el período de observación para determinar el ADUR correctamente. Los registros de dispensación veterinaria tienen la ventaja de proporcionar fechas de venta y contener períodos mucho más largos de datos retrospectivos la mayor parte del tiempo. Sin embargo, el uso de registros de dispensación veterinaria requiere la construcción de la infraestructura para procesar los datos y las relaciones con los productores y las clínicas veterinarias para proporcionar los datos de dispensación. Estos datos podrían determinar la dispersión en ADUR en función del tiempo para determinar el período de muestra necesario para un tamaño de efecto dado. La suposición implícita en la mayor parte de esta investigación es que estas estimaciones son consistentes durante períodos razonables, y la investigación futura debe evaluar esta suposición midiendo la AMU en granjas durante períodos prolongados.

5. Conclusión

Hubo una caída significativa y ubicua en AMU en toda la industria láctea canadiense desde 2008. La excepción notable son las cefalosporinas de tercera generación, que se pueden atribuir principalmente a la introducción de productos de ceftiofur intramamarios. La administración intramamaria representa la mayor parte de la AMU en la industria láctea canadiense. El hallazgo de que la producción de leche y el SCC están asociados con la AMU brinda oportunidades para que la industria mejore la producción y la administración de antimicrobianos juntos. La industria láctea canadiense está bien posicionada para continuar mejorando la administración de antimicrobianos.

Declaración de disponibilidad de datos

Las contribuciones originales presentadas en el estudio se incluyen en el artículo / material complementario, las consultas adicionales pueden dirigirse al autor correspondiente.

Declaración ética

La revisión ética y la aprobación/consentimiento informado por escrito no se requerían según la legislación local y los requisitos institucionales.

Contribuciones del autor

LW desarrolló el sistema de procesamiento de datos, analizó los datos y escribió y editó el manuscrito. LH, DL, DRi y JS planificaron la recopilación de datos, establecieron la logística, ayudaron con el análisis y editaron el manuscrito. DK, DRe, SD, HB y J-PR diseñaron el muestreo, establecieron la logística y editaron el manuscrito. Todos los autores contribuyeron al artículo y aprobaron la versión presentada.

Financiación

Esta investigación fue financiada por el Dairy Research Cluster 3 (Dairy Farmers of Canada y Agriculture and Agri-Food Canada) bajo el Canadian Agricultural Partnership AgriScience Program y la Agencia de Salud Pública de Canadá.

Nota del editor

Todas las afirmaciones expresadas en este artículo son únicamente las de los autores y no representan necesariamente las de sus organizaciones afiliadas, o las del editor, los editores y los revisores. Cualquier producto que pueda ser evaluado en este artículo, o reclamo que pueda ser hecho por su fabricante, no está garantizado ni respaldado por el editor.

Conflicto de intereses

Los autores declaran que la investigación se llevó a cabo en ausencia de cualquier relación comercial o financiera que pudiera interpretarse como un posible conflicto de intereses.

Material complementario

El material complementario para este artículo se puede encontrar en línea en: https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fvets.2023.1185628/full#supplementary-material

Referencias