The Antimicrobial Resistance Crisis: How Neoliberalism Helps Microbes Dodge Our Drugs
Notice bibliographique
Résumé
The urgent public health threat of antimicrobial resistance (AMR) has received much attention from the world's most important health agencies and national governmental organizations. However, despite large investments being allocated to strategizing national and international plans for addressing this public health problem, the incidence of untreatable, antimicrobial-resistant diseases continues to rise in many nations. To avoid returning to a society in which common infections once again become deadly, one must consider the often-ignored root causes driving inappropriate behaviors relating to antimicrobial use, such as the history of antimicrobial drug development, the effects of commodifying health-related services, and the rise in social inequalities. By employing the lens of political economy to analyze the phenomenon of AMR on national and international scales, it is found that the acceptance of neoliberalism as a governing ideology by authorities is hindering our ability to globally combat AMR through the depoliticization of issues that require political intervention to stimulate change. Differences in level of AMR and approaches to pharmaceutical governance between social democratic and liberal welfare states provide validity to this hypothesis.
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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 | 0,008 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,006 | 0,034 |
| Communication savante | 0,013 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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.
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 ».