Monitoring Antimicrobial Drug Usage in Animals: Methods and Applications
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Monitoring antimicrobial drug usage in animals at the national and international levels is important for identification and tracking if and how often quantities are used. This information can be used for many purposes, including raising awareness, comparing use patterns across countries, identifying trends over time, integrating with antimicrobial resistance data, conducting risk assessment, and evaluating the effectiveness of measures to manage antimicrobial usage. The goal of this article is to describe how monitoring systems for antimicrobial drug usage in animals are set up and conducted, using examples from specific countries as well as international efforts. Several key figures and variables are used to describe and evaluate antimicrobial consumption in animals, including the amount in kilograms of active ingredient, standardized units (e.g., number of defined daily dose animals, DDDAs) and number of treatments (e.g., number of used daily doses, UDDA). Data can be collected from a variety of sources including pharmaceutical sales, pharmacy dispensing, veterinary prescriptions, and farm records. In many countries, data analysis and reporting at the national level provide statistics on overall quantities used in animals, in some cases by animal species. Antimicrobial consumption data should be contrasted to the respective animal population, for example, the weight of different categories of livestock and slaughtered animals. Several countries have established antimicrobial usage monitoring systems. Most report overall sales data, but some provide usage data to the levels of animal species and production type. At the international level, several organizations (e.g., European Union, World Organization for Animal Health, World Health Organization) have initiatives to support the development of antimicrobial consumption data collection and reporting. However, these initiatives are ongoing and so far lack harmonization, which will be the biggest challenge for the future.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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