Human Health Risk Assessment (HHRA) for Environmental Development and Transfer of Antibiotic Resistance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Only recently has the environment been clearly implicated in the risk of antibiotic resistance to clinical outcome, but to date there have been few documented approaches to formally assess these risks. Objective: We examined possible approaches and sought to identify research needs to enable human health risk assessments (HHRA) that focus on the role of the environment in the failure of antibiotic treatment caused by antibiotic-resistant pathogens. Methods: The authors participated in a workshop held 4–8 March 2012 in Québec, Canada, to define the scope and objectives of an environmental assessment of antibiotic-resistance risks to human health. We focused on key elements of environmental-resistance-development “hot spots,” exposure assessment (unrelated to food), and dose response to characterize risks that may improve antibiotic-resistance management options. Discussion: Various novel aspects to traditional risk assessments were identified to enable an assessment of environmental antibiotic resistance. These include a) accounting for an added selective pressure on the environmental resistome that, over time, allows for development of antibiotic-resistant bacteria (ARB); b) identifying and describing rates of horizontal gene transfer (HGT) in the relevant environmental “hot spot” compartments; and c) modifying traditional dose–response approaches to address doses of ARB for various health outcomes and pathways. Conclusions: We propose that environmental aspects of antibiotic-resistance development be included in the processes of any HHRA addressing ARB. Because of limited available data, a multicriteria decision analysis approach would be a useful way to undertake an HHRA of environmental antibiotic resistance that informs risk managers. Citation: Ashbolt NJ, Amézquita A, Backhaus T, Borriello P, Brandt KK, Collignon P, Coors A, Finley R, Gaze WH, Heberer T, Lawrence JR, Larsson DG, McEwen SA, Ryan JJ, Schönfeld J, Silley P, Snape JR, Van den Eede C, Topp E. 2013. Human health risk assessment (HHRA) for environmental development and transfer of antibiotic resistance. Environ Health Perspect 121:993–1001; http://dx.doi.org/10.1289/ehp.1206316
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,071 | 0,074 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».