Burden assessment of antimicrobial use and resistance in livestock in data-scarce contexts.

Misuse and overuse of antimicrobials in livestock production are identified as drivers for antimicrobial resistance (AMR). To improve decision-making concerning livestock health, it is important to understand the impact of AMR in livestock and aquaculture, within and beyond farm level, as well as expenditure on antimicrobial use (AMU). Such understanding provides grounds for systematic disease prioritisation and establishes a baseline for understanding the value of different strategies to mitigate animal health problems and for the monitoring and evaluation of the impact of those strategies. Yet limited data availability and quality surrounding AMU and AMR create barriers to furthering the knowledge of such impact. These data constraints are also more prevalent in contexts that lack the necessary resources to develop and maintain systematic and centralised data collection and collation systems. Even in regions with robust AMU and AMR monitoring systems in place, data limitations remain, such that the expenditure on antimicrobials and impacts of AMR remain unclear. Additionally, the current research funding strategies have been less focused on primary data collection, adding further barriers to filling the data void and reducing the global AMU/AMR knowledge gap. To work around the data scarcity and leverage previous and ongoing research efforts, it is vital to gain comprehensive knowledge of the people, projects and research consortia dedicated to the topic of AMU/AMR.

Les utilisations incorrecte et excessive d'agents antimicrobiens dans la production animale figurent parmi les facteurs connus de développement de résistances aux agents antimicrobiens (RAM). Pour améliorer la prise de décision relative à la santé des cheptels, il est essentiel de comprendre l'impact de la RAM chez les animaux d'élevage terrestres et aquatiques, aussi bien au niveau des élevages qu'au-delà, et de pouvoir quantifier les dépenses consacrées à l'utilisation d'agents antimicrobiens (UAM). Cette compréhension apporte les éléments d'information pour la priorisation systématique des maladies et établit un cadre de référence pour comprendre la valeur respective des différentes stratégies d'atténuation des problèmes de santé animale et pour assurer le suivi et l'évaluation d'impact de ces stratégies. Cependant, la disponibilité et la qualité limitées des données relatives à l'UAM et à la RAM font obstacle à une connaissance plus poussée de cet impact. Ces contraintes liées aux données sont plus répandues dans les contextes dépourvus des ressources nécessaires pour élaborer et entretenir des systèmes de collecte de données systématiques et centralisés. Même dans les régions où des systèmes robustes de suivi de l'UAM et de la RAM sont en place, le problème de l'insuffisance de données reste posé de sorte que la réalité des coûts induits par les agents antimicrobiens et l'impact de la RAM demeurent incertains. De plus, les stratégies actuelles de financement de la recherche ont été moins axées sur la collecte de données primaires, ce qui ajoute des obstacles supplémentaires pour l'obtention des données manquantes et compromet les efforts visant à réduire les écarts de connaissances sur l'UAM et la RAM à l'échelle mondiale. Afin de remédier à la pénurie de données et de mettre à profit les recherches antérieures et en cours, il est indispensable de savoir quels sont les acteurs, les projets et les consortiums de recherche qui travaillent sur l'UAM et la RAM.

El uso incorrecto y excesivo de antimicrobianos en la producción ganadera se considera un impulsor de la resistencia a los antimicrobianos (RAM). Para mejorar la toma de decisiones relativas a la sanidad del ganado, es importante comprender el impacto de la RAM en la ganadería y la acuicultura, a nivel de las granjas y más allá, así como el coste con el uso de antimicrobianos (UAM). Tal comprensión permite una priorización sistemática de enfermedades y establece una línea base para comprender el valor de las distintas estrategias destinadas a mitigar los problemas de sanidad animal, así como para supervisar y evaluar el impacto de esas estrategias. Sin embargo, la limitada disponibilidad y calidad de los datos en torno al UAM y a la RAM crean barreras que impiden ampliar la comprensión de dicho impacto. Estas limitaciones de datos también son más frecuentes en contextos que carecen de los recursos necesarios para desarrollar y mantener sistemas sistemáticos y centralizados de recopilación y cotejo de datos. Incluso en las regiones que cuentan con sistemas sólidos de seguimiento del UAM y la RAM, los datos siguen siendo limitados, de modo que los costes con antimicrobianos y las repercusiones de la resistencia a estos siguen sin estar claros. Además, las actuales estrategias de financiación de la investigación se han centrado menos en la recopilación de datos primarios, lo que añade más obstáculos a la hora de llenar el vacío de datos y reducir la brecha mundial de conocimientos sobre el UAM y la RAM. Para superar la escasez de datos y aprovechar las iniciativas de investigación previas y en curso, es fundamental adquirir un conocimiento detallado de las personas, los proyectos y los consorcios de investigación dedicados al tema del uso de antimicrobianos y la resistencia a estos.

Evaluation of the Genotype® MTBDRplus assay as a tool for drug resistance surveys.

SETTING: A national tuberculosis (TB) drug resistance survey in Tanzania. OBJECTIVE: To compare the performance of the Genotype® MTBDRplus line-probe assay (LPA) on smear-positive sputum specimens with conventional culture and isoniazid (INH) plus rifampicin (RMP) drug susceptibility testing (DST). DESIGN: Mycobacterium tuberculosis isolates tested at the Tanzanian Central TB Reference Laboratory (CTRL) were submitted for quality assurance of phenotypic DST to its supranational reference laboratory (SRL), together with ethanol-preserved sputum specimens for LPA DST. RESULTS: Only 321 samples could be tested using LPA; of these, three were identified as being non-tuberculous mycobacteria using CTRL DST. Both tests had 269 sets with interpretable results. CTRL DST yielded almost the same number of interpretable results as LPA, with 90% concordance (κ = 0.612, P < 0.001). Five (1.9%) multidrug-resistant (MDR) strains, 46 (17.1%) resistant to INH only and 0 RMP only, were found by CTRL DST. For the LPA, these results were respectively 5 (1.9%), 26 (9.7%) and 2 (0.7%). With SRL DST as the gold standard, LPA was more accurate than CTRL DST for RMP, but missed almost half the INH-resistant samples. CONCLUSION: LPA applied directly on ethanol-preserved sputum specimens was similar to phenotypic DST in terms of yield of interpretable results. Although probably more accurate for RMP and MDR-TB, it appears to seriously underestimate INH resistance. Considering speed, easy and safe specimen transportation and low infrastructure requirements, LPA DST from sputum can be recommended for surveys in resource-poor settings.