Tracking global trends in the effectiveness of antibiotic therapy using the Drug Resistance Index
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
Background Evaluating trends in antibiotic resistance and communicating the results to a broad audience are important for dealing with this global threat. The Drug Resistance Index (DRI), which combines use and resistance into a single measure, was developed as an easy-to-understand measure of the effectiveness of antibiotic therapy. We demonstrate its utility in communicating differences in the effectiveness of antibiotic therapy across countries. Methods We calculated the DRI for countries with data on antibiotic use and resistance for the disease-causing organisms considered by the WHO as priority pathogens: Acinetobacter baumannii , Escherichia coli , Klebsiella pneumoniae , Pseudomonas aeruginosa , Staphylococcus aureus , Enterococcus faecium and Enterococcus faecalis . Additionally, we estimated pooled worldwide resistance rates for these pathogens. Results 41 countries had the requisite data and were included in the study. Resistance and use rates were highly variable across countries, but A. baumannii resistance rates were uniformly higher, on average, than other organisms. High-income countries, particularly Sweden, Canada, Norway, Finland and Denmark, had the lowest DRIs; the countries with the highest DRIs, and therefore the lowest effectiveness of antibiotic therapy, were all low-income and middle-income countries. Conclusions The DRI is a useful indicator of the problem of resistance. By combining data on antibiotic use with resistance, it captures a snapshot of how the antibiotics a country typically uses match their resistance profiles. This single measure of the effectiveness of antibiotic therapy provides a means of benchmarking against other countries and can, over time, indicate changes in drug effectiveness that can be easily communicated.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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