One Health Evaluation of Antimicrobial Use and Resistance Surveillance: A Novel Tool for Evaluating Integrated, One Health Antimicrobial Resistance and Antimicrobial Use Surveillance Programs
Notice bibliographique
Résumé
We describe the development, application and utility of our novel, One Health Evaluation of Antimicrobial Use and Resistance Surveillance (OHE-AMURS) tool that we created to evaluate progress toward integrated, One Health surveillance of antimicrobial resistance (AMR) and antimicrobial use (AMU) as a complex system in Canada. We conducted a qualitative inquiry into the current state of policy and programs for integrated AMR/AMU surveillance using explicit and tacit knowledge. To assess the "messy" state of public health surveillance program development, we synthesized recommendations from previous reports by the National Collaborating Centre for Infectious Diseases and the Canadian Council of Chief Veterinary Officers; conducted an environmental scan to find all federal, provincial, and territorial AMR/AMU surveillance programs in Canada; and conducted semi-structured interviews with Canadian subject matter experts. To integrate evidence from these different sources we adapted two published tools to create a new evaluation matrix, deriving 36 components of the ideal integrated AMR/AMU surveillance system. Our two-way matrix tool allowed us to examine seven common, foundational elements of sustainable programs for each component, and assign a stage of development/sustainability ranking for each component according to the matrix definitions. Our adaptable novel tool allowed for granular and repeatable assessment of the many components of a complex surveillance system. The assessment proved robust and exacting to ensure transparency in our methods and results. The matrix allows flexible assignment of program components based on program principles, and stages can be adapted to evaluate any aspect of an AMR/AMU surveillance or other multi-faceted, multi-jurisdictional system. Future refinement should include an assessment of the scope of surveillance components.
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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 | 0,018 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».