What are the effective solutions to control the dissemination of antibiotic resistance in the environment? A systematic review protocol
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Antibiotic treatments are indispensable for human and animal health. However, the heavy usage of antibiotics has led to the emergence of resistance. Antibiotic residues, antibiotic-resistant bacteria and genes are introduced into the terrestrial and aquatic environments via application of human and animal wastes. The emergence and the spread of antibiotic resistance in environmental reservoirs (i.e., soil, water, wildlife) threatens the efficacy of all antibiotics. Therefore, there is an urgent need to determine what effective solutions exist to minimize the dissemination of antibiotic resistance in the environment. The aim of this article is to describe the protocol of a systematic review of the literature considering these solutions. Methods The primary questions addressed by the systematic review protocol are: how antibiotic resistance in the environment is impacted by changes in practice concerning (i) the use of antibiotics, (ii) the management of wastes or (iii) the management of the natural compartment. Bibliographic searches will be made in eleven publication databases as well as in specialist databases. Grey literature will also be searched. Articles will be screened regarding the inclusion and exclusion criteria at title, abstract and full-text levels. Studies where a causal relationship between the intervention and the outcome is made will be retained. After critical appraisal, data from the selected articles will be extracted and saved in a database validated by the expert panel. Study quality will be assessed by critical appraisal. Data will be compiled into a qualitative synthesis. If data availability and quality allow it, a quantitative synthesis will be carried out.
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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 | 0,166 | 0,172 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,006 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,018 | 0,015 |
| Bibliométrie | 0,019 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,008 |
| Communication savante | 0,009 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,008 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,006 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,051 | 0,011 |
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 ».