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Enregistrement W3137154599 · doi:10.2196/24378

Building Social-Ecological System Resilience to Tackle Antimicrobial Resistance Across the One Health Spectrum: Protocol for a Mixed Methods Study

2021· article· en· W3137154599 sur OpenAlexaffvenue
Irene Lambraki, Shannon E. Majowicz, E. Jane Parmley, Didier Wernli, Anaïs Léger, Tíscar Graells, Melanie Cousins, Stephan Harbarth, Carolee A. Carson, Patrik J. G. Henriksson, Max Troell, Peter Søgaard Jørgensen

Notice bibliographique

RevueJMIR Research Protocols · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensPublic Health Agency of CanadaUniversity of GuelphUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésProtocol (science)Resilience (materials science)Resistance (ecology)Antibiotic resistanceEcologyEnvironmental healthMedicineBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Antimicrobial resistance (AMR) is an escalating global crisis with serious health, social, and economic consequences. Building social-ecological system resilience to reduce AMR and mitigate its impacts is critical. OBJECTIVE: The aim of this study is to compare and assess interventions that address AMR across the One Health spectrum and determine what actions will help to build social and ecological capacity and readiness to sustainably tackle AMR. METHODS: We will apply social-ecological resilience theory to AMR in an explicit One Health context using mixed methods and identify interventions that address AMR and its key pressure antimicrobial use (AMU) identified in the scientific literature and in the gray literature using a web-based survey. Intervention impacts and the factors that challenge or contribute to the success of interventions will be determined, triangulated against expert opinions in participatory workshops and complemented using quantitative time series analyses. We will then identify indicators using regression modeling, which can predict national and regional AMU or AMR dynamics across animal and human health. Together, these analyses will help to quantify the causal loop diagrams (CLDs) of AMR in the European and Southeast Asian food system contexts that are developed by diverse stakeholders in participatory workshops. Then, using these CLDs, the long-term impacts of selected interventions on AMR will be explored under alternate future scenarios via simulation modeling and participatory workshops. A publicly available learning platform housing information about interventions on AMR from a One Health perspective will be developed to help decision makers identify promising interventions for application in their jurisdictions. RESULTS: To date, 669 interventions have been identified in the scientific literature, 891 participants received a survey invitation, and 4 expert feedback and 4 model-building workshops have been conducted. Time series analysis, regression modeling of national and regional indicators of AMR dynamics, and scenario modeling activities are anticipated to be completed by spring 2022. Ethical approval has been obtained from the University of Waterloo's Office of Research Ethics (ethics numbers 40519 and 41781). CONCLUSIONS: This paper provides an example of how to study complex problems such as AMR, which require the integration of knowledge across sectors and disciplines to find sustainable solutions. We anticipate that our study will contribute to a better understanding of what actions to take and in what contexts to ensure long-term success in mitigating AMR and its impact and provide useful tools (eg, CLDs, simulation models, and public databases of compiled interventions) to guide management and policy decisions. INTERNATIONAL REGISTERED REPORT IDENTIFIER (IRRID): DERR1-10.2196/24378.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Protocole · Signal consensuel: Protocole
Score de désaccord entre enseignants0,396
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0040,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,190
Tête enseignante GPT0,576
Écart entre enseignants0,386 · 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.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreProtocole

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

En bref

Citations16
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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