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Enregistrement W2971783535 · doi:10.3389/fmed.2019.00205

Diagnostic Bacteriology in District Hospitals in Sub-Saharan Africa: At the Forefront of the Containment of Antimicrobial Resistance

2019· review· en· W2971783535 sur OpenAlexaff
Jan Jacobs, Liselotte Hardy, Makeda Semret, Octavie Lunguya, Thong Phe, Dissou Affolabi, Cédric P. Yansouni, Olivier Vandenberg

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Medicine · 2019
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBacteriologyAntimicrobialContainment (computer programming)Antibiotic resistanceMedicineMicrobiologyBiologyComputer scienceAntibioticsBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This review provides an update on the factors fuelling antimicrobial resistance and shows the impact of these factors in low-resource settings. We detail the challenges and barriers to integrating clinical bacteriology in hospitals in low-resource settings, as well as the opportunities provided by the recent capacity building efforts of national laboratory networks focused on vertical single-disease programmes. The programmes for HIV, tuberculosis and malaria have considerably improved laboratory medicine in Sub-Saharan Africa, paving the way for clinical bacteriology. Furthermore, special attention is paid to topics that are less familiar to the general medical community, such as the crucial role of regulatory frameworks for diagnostics and the educational profile required for a productive laboratory workforce in low-resource settings. Traditionally, clinical bacteriology laboratories have been a part of higher levels of care, and, as a result, they were poorly linked to clinical practices and thus underused. By establishing and consolidating clinical bacteriology laboratories at the hospital referral level in low-resource settings, routine patient care data can be collected for surveillance, antibiotic stewardship and infection prevention and control. Together, these activities form a synergistic tripartite effort at the frontline of the emergence and spread of multi-drug resistant bacteria. If challenges related to staff, funding, scale, and the specific nature of clinical bacteriology are prioritized, a major leap forward in the containment of antimicrobial resistance can be achieved. The mobilization of resources coordinated by national laboratory plans and interventions tailored by a good understanding of the hospital microcosm will be crucial to success, and further contributions will be made by market interventions and business models for diagnostic laboratories. The future clinical bacteriology laboratory in a low-resource setting will not be an "entry-level version" of its counterparts in high-resource settings, but a purpose-built, well-conceived, cost-effective and efficient diagnostic facility at the forefront of antimicrobial resistance containment.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
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: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,004
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations96
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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