Impact of point sources on antibiotic resistance genes in the natural environment: a systematic review of the evidence
Notice bibliographique
Résumé
There is a growing concern about the role of the environment in the dissemination of antibiotic resistant bacteria (ARB) and antibiotic resistance genes (ARG). In this systematic review, we summarize evidence for increases of ARG in the natural environment associated with potential sources of ARB and ARG such as agricultural facilities and wastewater treatment plants. A total of 5247 citations were identified, including studies that ascertained both ARG and ARB outcomes. All studies were screened for relevance to the question and methodology. This paper summarizes the evidence only for those studies with ARG outcomes (n = 24). Sixteen studies were at high (n = 3) or at unclear (n = 13) risk of bias in the estimation of source effects due to lack of information or failure to control for confounders. Statistical methods were used in nine studies; three studies assessed the effect of multiple sources using modeling approaches, and none reported effect measures. Most studies reported higher ARG concentration downstream/near the source, but heterogeneous findings hindered making any sound conclusions. To quantify increases of ARG in the environment due to specific point sources, there is a need for studies that emphasize analytic or design control of confounding, and that provide effect measure estimates.
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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 | 0,008 | 0,034 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,012 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 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 ».