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Enregistrement W3193024620 · doi:10.3389/fpubh.2021.693703

One Health Evaluation of Antimicrobial Use and Resistance Surveillance: A Novel Tool for Evaluating Integrated, One Health Antimicrobial Resistance and Antimicrobial Use Surveillance Programs

2021· article· en· W3193024620 sur OpenAlexafffundabout
Margaret Haworth-Brockman, Lynora Saxinger, Misha Miazga-Rodriguez, Aleksandra Wierzbowski, Simon J. G. Otto

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Public Health · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueZoonotic diseases and public health
Établissements canadiensUniversity of AlbertaUniversity of ManitobaInternational Centre for Infectious Diseases
Organismes subventionnairesPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésPublic health surveillanceTransparency (behavior)Antibiotic resistanceComputer scienceComponent (thermodynamics)ComparabilityPublic healthProcess managementRisk analysis (engineering)MedicineBusinessComputer securityNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,056
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,081
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,075
Score d'incertitude au seuil0,297

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0560,081
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0150,008
Études des sciences et des technologies0,0030,003
Communication savante0,0070,006
Science ouverte0,0020,007
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,117
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,233 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeThéorique ou conceptuel
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations21
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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