Systematic Review: Impact of point sources on antibiotic‐resistant bacteria in the natural environment
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Point sources such as wastewater treatment plants and agricultural facilities may have a role in the dissemination of antibiotic-resistant bacteria (ARB) and antibiotic resistance genes (ARG). To analyse the evidence for increases in ARB in the natural environment associated with these point sources of ARB and ARG, we conducted a systematic review. We evaluated 5,247 records retrieved through database searches, including both studies that ascertained ARG and ARB outcomes. All studies were subjected to a screening process to assess relevance to the question and methodology to address our review question. A risk of bias assessment was conducted upon the final pool of studies included in the review. This article summarizes the evidence only for those studies with ARB outcomes (n = 47). Thirty-five studies were at high (n = 11) or at unclear (n = 24) risk of bias in the estimation of source effects due to lack of information and/or failure to control for confounders. Statistical analysis was used in ten studies, of which one assessed the effect of multiple sources using modelling approaches; none reported effect measures. Most studies reported higher ARB prevalence or concentration downstream/near the source. However, this evidence was primarily descriptive and it could not be concluded that there is a clear impact of point sources on increases in ARB in the environment. To quantify increases in ARB in the environment due to specific point sources, there is a need for studies that stress study design, control of biases and analytical tools to provide effect measure estimates.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découle