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Enregistrement W2527707770 · doi:10.1071/ma16058

From zero to zero in 100 years: gonococcal antimicrobial resistance

2016· article· en· W2527707770 sur OpenAlexaff
Monica M Lahra, Jo‐Anne R. Dillon, C. R. Robert George, David A. Lewis, Teodora Wi, David M. Whiley

Notice bibliographique

RevueMicrobiology Australia · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueReproductive tract infections research
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAntibiotic resistanceAntibioticsAntimicrobialMedicineHuman immunodeficiency virus (HIV)One HealthGlobal healthIntensive care medicineEnvironmental healthPublic healthImmunologyBiologyMicrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The threat of antimicrobial resistance (AMR) in bacteria has been escalated to a rightful seat on the global health agenda. In September 2016, for only the fourth time in United Nations (UN) history, the UN General Assembly in New York will meet to focus on a health threat – antimicrobial resistance. Other diseases afforded this level of consultation at the UN were human immunodeficiency virus (HIV), non-communicable diseases and Ebola virus. There are grim predictions for the future in terms of AMR and health security that span income settings. These predictions challenge the premise that minor bacterial infections of childhood are innocuous, and threaten to halt the medical advancements dependant on antibiotic therapy. Those with compromised immune systems, whether endogenous or induced, will be at highest risk. The development and spread of AMR has been, and will continue to be, fanned by the relentless selection pressure of exposure to antibiotics whether used appropriately, unnecessarily or suboptimally, in human health, animal health and agriculture. The distribution of antibiotic resistant bacteria is facilitated by travel and transport. Antimicrobial resistance will affect those in the community and the hospital.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,294
Score d'incertitude au seuil1,000

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,018

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,283 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations10
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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