Tracking global trends in the effectiveness of antibiotic therapy using the Drug Resistance Index
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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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,008 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».