A proposed analytic framework for determining the impact of an antimicrobial resistance intervention
Notice bibliographique
Résumé
Antimicrobial use (AMU) is increasingly threatened by antimicrobial resistance (AMR). The FDA is implementing risk mitigation measures promoting prudent AMU in food animals. Their evaluation is crucial: the AMU/AMR relationship is complex; a suitable framework to analyze interventions is unavailable. Systems science analysis, depicting variables and their associations, would help integrate mathematics/epidemiology to evaluate the relationship. This would identify informative data and models to evaluate interventions. This National Institute for Mathematical and Biological Synthesis AMR Working Group's report proposes a system framework to address the methodological gap linking livestock AMU and AMR in foodborne bacteria. It could evaluate how AMU (and interventions) impact AMR. We will evaluate pharmacokinetic/dynamic modeling techniques for projecting AMR selection pressure on enteric bacteria. We study two methods to model phenotypic AMR changes in bacteria in the food supply and evolutionary genotypic analyses determining molecular changes in phenotypic AMR. Systems science analysis integrates the methods, showing how resistance in the food supply is explained by AMU and concurrent factors influencing the whole system. This process is updated with data and techniques to improve prediction and inform improvements for AMU/AMR surveillance. Our proposed framework reflects both the AMR system's complexity, and desire for simple, reliable conclusions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,028 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».