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Enregistrement W2990721794

When Antibiotics Fail: The Expert Panel on the Potential Socio-Economic Impacts of Antimicrobial Resistance in Canada

2019· article· en· W2990721794 sur OpenAlexaboutno aff
B. Brett Finlay, John Conly, Peter C. Coyte, Jo‐Anne R. Dillon, Greg Douglas, Ellen Goddard, Louisa Greco, Lindsay E. Nicolle, David Patrick, John F. Prescott, Amélie Quesnel‐Vallée, Richard S. Smith, Gerard D. Wright, Marco Harfer, Jirka Taylor, Erez Yerushalmi

Notice bibliographique

RevueBCU Open Access Repository (Birmingham City University) · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAntibiotic resistanceAgriculturePsychological interventionHealth careBusinessResistance (ecology)MedicineEconomic growthDevelopment economicsAntibioticsGeographyEconomicsNursing
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Antimicrobials are life savers in Canada, enabling modern healthcare and playing a central role in agriculture. They have reduced the economic, medical, and social burden of infectious diseases and are part of many routine medical interventions, such as caesarean sections, joint replacements, and tonsillectomies. As use of antimicrobials has increased, bacteria evolved to become resistant, resulting in drugs that are no longer effective at treating infections. Antimicrobial resistance (AMR) is increasing worldwide, and with widespread trade and travel, resistance can spread quickly, posing a serious threat to all countries. For Canada, the implications of AMR are stark. When Antibiotics Fail examines the current impacts of AMR on our healthcare system, projects the future impact on Canada’s GDP, and looks at how widespread resistance will influence the day-to-day lives of Canadians. The report examines these issues through a One Health lens, recognizing the interconnected nature of AMR, from healthcare settings to the environment to the agriculture sector. It is the most comprehensive report to date on the economic impact of AMR in Canada.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,144
Score d'incertitude au seuil0,632

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,213 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations30
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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