Strengthening the One Health Agenda: The Role of Molecular Epidemiology in Aspergillus Threat Management
Notice bibliographique
Résumé
The United Nations’ One Health initiative advocates the collaboration of multiple sectors within the global and local health authorities toward the goal of better public health management outcomes. The emerging global health threat posed by Aspergillus species is an example of a management challenge that would benefit from the One Health approach. In this paper, we explore the potential role of molecular epidemiology in Aspergillus threat management and strengthening of the One Health initiative. Effective management of Aspergillus at a public health level requires the development of rapid and accurate diagnostic tools to not only identify the infecting pathogen to species level, but also to the level of individual genotype, including drug susceptibility patterns. While a variety of molecular methods have been developed for Aspergillus diagnosis, their use at below-species level in clinical settings has been very limited, especially in resource-poor countries and regions. Here we provide a framework for Aspergillus threat management and describe how molecular epidemiology and experimental evolution methods could be used for predicting resistance through drug exposure. Our analyses highlight the need for standardization of loci and methods used for molecular diagnostics, and surveillance across Aspergillus species and geographic regions. Such standardization will enable comparisons at national and global levels and through the One Health approach, strengthen Aspergillus threat management efforts.
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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 | 0,075 | 0,079 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,015 |
| Communication savante | 0,016 | 0,020 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,018 |
| Intégrité de la recherche | 0,013 | 0,018 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».