ResistanceOpen: A web application for global antibiotic resistance monitoring
Notice bibliographique
Résumé
Background: Antibiotic resistance is a major public health concern. Despite this, we have a poor understanding of the burden and regional patterns of antibiotic resistance using existing techniques. Non-traditional approaches may be able to complement and support current programs for antibiotic resistance surveillance. We sought to use existing but disparate online antibiotic resistance data to monitor regional patterns of antibiotic resistance. Methods: We developed a web-based and mobile compatible platform for identifying and analyzing regional patterns of antibiotic resistance using existing resistance indices. Antibiotic resistance indices were reviewed and abstracted by experienced data curators. Antibiotic resistance information was captured for up to 35 pre-specified bacteria and 27 pre-specified antibiotics. Additional variables identified included (1) year of index isolates, (2) laboratory standards employed, (3) specimen site, (4) hospital site, and (5) hospital/laboratory/surveillance body classification. Aggregated antibiotic resistance data for the United States and Canada were compared to existing national and state surveillance estimates for validation purposes. Measures of variability of antibiotic susceptibility were evaluated for the United States and Canada to determine magnitudes of differences within countries. Results: Over 850 indices of resistance globally were identified and abstracted, with over 5 million total isolates, and from 340 separate locations. Indices spanned 41 countries, 6 continents, 43/50 US states, and 8/10 Canadian provinces. Aggregated resistance values for the United States and Canada for the years 2013 and 2014 showed agreement with reported values ranging from 94-97%. State-specific resistance estimates, for the United States, showed an agreement of 92%. Large differences in antibiotic resistance were seen within countries. Conclusion: Utilizing non-traditional approaches, we created a web-based platform for aggregating antibiotic resistance indices to support antibiotic resistance surveillance globally. Estimates derived using these techniques generate estimates comparable to traditional surveillance data and may prove useful in under-resourced regions.
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 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 | 0,003 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,050 | 0,036 |
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 ».