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Enregistrement W2482741214 · doi:10.1093/cid/ciw475

World Health Organization Ranking of Antimicrobials According to Their Importance in Human Medicine: A Critical Step for Developing Risk Management Strategies to Control Antimicrobial Resistance From Food Animal Production

2016· review· en· W2482741214 sur OpenAlexafffund
John Conly, Antoine Andremont, Scott A. McEwen, Awa Aïdara‐Kane

Notice bibliographique

RevueClinical Infectious Diseases · 2016
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAntibiotic Resistance in Bacteria
Établissements canadiensUniversity of GuelphUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesHealth CanadaAlberta InnovatesPfizerEuropean CommissionOntario Ministry of Agriculture, Food and Rural AffairsMinistry of Agriculture, Food and Rural AffairsWorld Health Organization
Mots-clésAntimicrobialMedicineAntibiotic resistanceCephalosporinBiotechnologyAntibioticsIntensive care medicineRisk analysis (engineering)MicrobiologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Antimicrobial use in food animals selects for antimicrobial resistance in bacteria, which can spread to people. Reducing use of antimicrobials-particularly those deemed to be critically important for human medicine-in food production animals continues to be an important step for preserving the benefits of these antimicrobials for people. The World Health Organization ranking of antimicrobials according to their relative importance in human medicine was recently updated. Antimicrobials considered the highest priority among the critically important antimicrobials were quinolones, third- and fourth-generation cephalosporins, macrolides and ketolides, and glycopeptides. The updated ranking allows stakeholders in the agriculture sector and regulatory agencies to focus risk management efforts on drugs used in food animals that are the most important to human medicine. In particular, the current large-scale use of fluoroquinolones, macrolides, and third-generation cephalosporins and any potential use of glycopeptides and carbapenems need to be addressed urgently.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,039
Tête enseignante GPT0,395
Écart entre enseignants0,356 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

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

En bref

Citations316
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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