Understanding the veterinary antibiotics supply chain to address antimicrobial resistance in Lao PDR: Roles and interactions of involved stakeholders
Notice bibliographique
Résumé
In response to the global call to mitigate risks associated with antimicrobial resistance (AMR), new regulations on the access and use of veterinary antibiotics are currently being developed by the Lao government. This study aims to explore how the implementation of these new regulations might effectively reduce and adapt the sale, distribution and use of veterinary antibiotics in Lao PDR. To this end, we used the theory of change, framing the AMR issue within the context of the stakeholders involved in the veterinary antibiotics supply chain. Qualitative and quantitative methods were used to collect data, based on questionnaires (n=36 antibiotic suppliers, n=96 chicken farmers, n=96 pig farmers), and participatory tools such as a workshop (n=10 participants), semi-structured interviews (n=20), and focus group discussions (n=7 participants). The stakeholders' understanding of the AMR issue and potential challenges related to the implementation of new regulations regarding access and use of antibiotics, were also investigated. We mapped the veterinary antibiotic supply chain in Lao PDR, and analysed the roles and interactions of its stakeholders. Twenty-three stakeholders representing the private and the public sectors were identified. Many informal and formal links connected these stakeholder within this supply chain. The lack of veterinarian-farmer interaction and the evolving nature of the veterinary antibiotics supply chain accentuated the challenges of achieving behaviour change through regulations. Most of the antibiotics found on farms were categorized by the World Health Organisation's as critically important antibiotics used in human medicine. We argue that AMR risk mitigation strategy requires dialogue and engagement between private and public sectors stakeholders, involved in the importation, distribution, sale and use of veterinary antibiotics. This study further highlighted that AMR is a complex adaptive challenge requiring multi-sectoral approach. We believed that a sustainable approach to reduce and adapt veterinary antibiotics use should be prepared in collaboration with stakeholders from private and public sectors identified in this study, in addition to the new regulations. This collaboration should start with the co-construction of a common understanding of AMR issue and of the objectives of new regulations.
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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 | 0,009 | 0,007 |
| 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 | 0,007 | 0,006 |
| Communication savante | 0,008 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».