Should the Increased Awareness of the One Health Approach Brought by the COVID-19 Pandemic Be Used to Further Tackle the Challenge of Antimicrobial Resistance?
Notice bibliographique
Résumé
Several experts have expressed their concerns regarding the potential increase in antimicrobial resistance (AMR) during the COVID-19 pandemic as a consequence of the increase in antimicrobial and biocide use in humans globally. However, the impact of the pandemic on antimicrobial use (AMU) and AMR in animals has yet to be discussed and evaluated. Indeed, veterinary practices have been hugely impacted by the pandemic and its restrictive measures around the world. In this perspective, we call for more research to estimate the impact of COVID-19 on AMU and AMR in both humans and animals, as well as on the environment, in coherence with the One Health approach. In addition, we argue that the current pandemic is an opportunity to accelerate the implementation of a One Health approach to tackle the AMR crisis at the global scale. Indeed, the momentum created by the increased general awareness of both the public and decision-makers for the development and maintenance of effective drugs to treat human infections, as well as for the importance of a One Health approach to prevent the emergence of infectious diseases, should be used as a lever to implement global collaborative and sustainable solutions to the complex challenges of AMR.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».