MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2953695757 · doi:10.1111/avj.12811

Veterinary antimicrobial stewardship in North America

2019· article· en· W2953695757 sur OpenAlexafffundabout
Prescott Jf

Notice bibliographique

RevueAustralian Veterinary Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueBacterial Identification and Susceptibility Testing
Établissements canadiensUniversity of Guelph
Organismes subventionnairesU.S. Food and Drug AdministrationPublic Health Agency of Canada
Mots-clésAntimicrobial stewardshipStewardship (theology)Veterinary medicineAntimicrobialGeographyMedicineBiologyAntibiotic resistancePolitical scienceAntibioticsMicrobiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Major changes are occurring in veterinary antimicrobial stewardship (AMS) in food animals in Canada and the USA. Advances have been ending the use of medically important antimicrobials (MIAs) as growth promoters and bringing all MIAs for food animals under veterinary prescription in Canada (2018) or MIAs in feed or water under veterinary prescription (2017) in the USA. The USA proposes bringing all MIAs for food and companion animals under veterinary oversight, to reduce the duration of preventive use for food animals and to develop a strategy for companion animals. Both countries are taking a 'One Health' approach as part of their national strategies on addressing AMS. Federal state or province jurisdictional issues have impeded development and implementation of regulation-based stewardship approaches. Veterinary regulatory bodies in some of the larger states and provinces are active in AMS. Both the American and Canadian veterinary medical associations are independently heavily engaged in promoting AMS, as are, variably, the different veterinary 'specialty' groups. Regulatory changes and market demand are markedly reducing the use of antimicrobials in food animals. The promotion of veterinary AMS is happening at an increasing pace.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,255
Score d'incertitude au seuil0,508

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,003
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0140,001

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.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,253 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2019
Routes d'admission3
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAustralian Veterinary JournalMême sujetBacterial Identification and Susceptibility TestingTravaux en français237 207