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Enregistrement W1988870693 · doi:10.1371/journal.pone.0125155

An Assessment of Antimicrobial Resistant Disease Threats in Canada

2015· article· en· W1988870693 sur OpenAlexaffabout
Michael J. Garner, Carolee A. Carson, Erika J. Lingohr, Aamir Fazil, Victoria L. Edge, Jan Trumble Waddell

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesCenters for Disease Control and Prevention
Mots-clésPrioritizationPublic healthEpidemiologyTransmission (telecommunications)Antibiotic resistanceMedicineEnvironmental healthBiologyAntibioticsMicrobiologyInternal medicineBusinessComputer sciencePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Antimicrobial resistance (AMR) of infectious agents is a growing concern for public health organizations. Given the complexity of this issue and how widespread the problem has become, resources are often insufficient to address all concerns, thus prioritization of AMR pathogens is essential for the optimal allocation of risk management attention. Since the epidemiology of AMR pathogens differs between countries, country-specific assessments are important for the determination of national priorities. OBJECTIVE: To develop a systematic and transparent approach to AMR risk prioritization in Canada. METHODS: Relevant AMR pathogens in Canada were selected through a transparent multi-step consensus process (n=32). Each pathogen was assessed using ten criteria: incidence, mortality, case-fatality, communicability, treatability, clinical impact, public/political attention, ten-year projection of incidence, economic impact, and preventability. For each pathogen, each criterion was assigned a numerical score of 0, 1, or 2, and multiplied by criteria-specific weighting determined through researcher consensus of importance. The scores for each AMR pathogen were summed and ranked by total score, where a higher score indicated greater importance. A sensitivity analysis was conducted to determine the effects of changing the criteria-specific weights. RESULTS: The AMR pathogen with the highest total weighted score was extended spectrum B-lactamase-producing (ESBL) Enterobacteriaceae (score=77). When grouped by percentile, ESBL Enterobacteriaceae, Clostridium difficile, carbapenem-resistant Enterobacteriaceae, and methicillin-resistant Staphylococcus aureus were in the 80-100th percentile. CONCLUSION: This assessment provides useful information for prioritising public health strategies regarding AMR resistance at the national level in Canada. As the AMR environment and challenges change over time and space, this systematic and transparent approach can be adapted for use by other stakeholders domestically and internationally. Given the complexity of influences, resource availability and multiple stakeholders, regular consideration of AMR activities in the public health realm is essential for appropriate and responsible prioritisation of risk management that optimises the health and security of the population.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,408
Score d'incertitude au seuil0,743

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,038
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,227 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations44
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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