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Enregistrement W2980328042

Towards an improved estimate of antimicrobial use in animals: Adjusting the "population correction unit" calculation.

2017· article· en· W2980328042 sur OpenAlexaffabout
Brian R. Radke

Notice bibliographique

RevuePubMed · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePharmaceutical and Antibiotic Environmental Impacts
Établissements canadiensMinistry of Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPopulationUnit (ring theory)Biomass (ecology)Animal scienceAnimal healthAnimal speciesVeterinary medicineBiologyToxicologyAgricultural scienceMedicineEnvironmental healthMathematicsEcologyZoology
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

International comparisons of animal antimicrobial use (AMU) have typically been based on total national estimates of antimicrobials sales standardized by the national animal biomass calculated as the population correction unit (PCU). The objective of this paper was to compare the currently accepted PCU calculation with that of the adjusted population correction unit (APCU), which re-evaluates the standard animal weights used in the calculation and accounts for animal lifespan. The APCU calculation resulted in substantial changes to the 2009 national biomass estimates for cattle, pigs, and poultry in 8 European countries and Canada. The estimated national biomass for cattle increased 35% to 43%, while the estimated national biomass of pigs and poultry typically decreased by approximately 51% and 87%, respectively. Among the 9 countries, the total national APCU ranged from an increase of 1% to a decrease of 40% relative to PCU, and these differences were statistically significant. Adjusted population correction unit is preferred over PCU in comparing and contrasting AMU among animals with different lifespans because it is more transparently derived and is a reasonable approximation of the animal biomass at risk of antimicrobial treatment.

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)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations18
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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