Feasibility study of a field survey to measure antimicrobial usage in humans and animals in the Mekong Delta region of Vietnam
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Development of antimicrobial use (AMU) surveillance systems in humans and animals is a priority for many low- and middle-income countries; however accurate estimations are hampered by a diversity of animal production systems and metrics. The Mekong Delta region of Vietnam is a 'hotspot' of antimicrobial resistance and is home to a high density of humans and animal populations. OBJECTIVES: To measure and compare AMU using different metrics (standing population, biomass and population correction unit) in the Mekong Delta, and to explore the potential of field-based data collection methods in the design of AMU surveillance systems. METHODS: We collected AMU data from humans and animals (chickens, ducks, Muscovy ducks, pigs) from 101 small-scale farms in the Mekong Delta over a fixed period (90 days in humans, 7 days in animals). RESULTS: or 1324 mg. In the Mekong Delta humans represented 79.3% of the total body mass but consumed 29.6% of AAIs by weight. AAIs regarded of critical importance by WHO represented 56.9% and 50.2% of doses consumed by animals and humans, respectively. CONCLUSIONS: Using a One Health approach, we show that AMU can potentially be estimated from cross-sectional surveys, although results are hypothetical due to small sample size and are sensitive to the chosen population denominator. The methodology proposed here can potentially be scaled up be applied to design AMU surveillance in low-resource settings, allowing AMU reduction efforts to be focused on particular animal species.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».