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Enregistrement W3205532724 · doi:10.3389/fpubh.2021.726484

Knowledge Gaps in the Understanding of Antimicrobial Resistance in Canada

2021· review· en· W3205532724 sur OpenAlexafffundabout
Kayley D. McCubbin, R. Michele Anholt, Ellen de Jong, Jennifer A. Ida, Diego B. Nóbrega, John P. Kastelic, John Conly, Matthias Götte, Tim A. McAllister, Karin Orsel, Ian A. Lewis, Leland J. Jackson, Graham Plastow, Hans‐Joachim Wieden, Kathy D. McCoy, Myles Leslie, Joan Robinson, Lorian Hardcastle, Aidan Hollis, Nicholas J. Ashbolt, Sylvia Checkley, Gregory J. Tyrrell, André G. Buret, Elissa Rennert‐May, Ellen Goddard, Simon J. G. Otto, Herman W. Barkema

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Public Health · 2021
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaAlberta Health ServicesUniversity of LethbridgeUniversity of AlbertaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanadian Dairy Commission
Mots-clésEnforcementKnowledge managementResistance (ecology)BusinessRisk analysis (engineering)MedicinePublic relationsPolitical scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Current limitations in the understanding and control of antimicrobial resistance (AMR) in Canada are described through a comprehensive review focusing on: (1) treatment optimization; (2) surveillance of antimicrobial use and AMR; and (3) prevention of transmission of AMR. Without addressing gaps in identified areas, sustained progress in AMR mitigation is unlikely. Expert opinions and perspectives contributed to prioritizing identified gaps. Using Canada as an example, this review emphasizes the importance and necessity of a One Health approach for understanding and mitigating AMR. Specifically, antimicrobial use in human, animal, crop, and environmental sectors cannot be regarded as independent; therefore, a One Health approach is needed in AMR research and understanding, current surveillance efforts, and policy. Discussions regarding addressing described knowledge gaps are separated into four categories: (1) further research; (2) increased capacity/resources; (3) increased prescriber/end-user knowledge; and (4) policy development/enforcement. This review highlights the research and increased capacity and resources to generate new knowledge and implement recommendations needed to address all identified gaps, including economic, social, and environmental considerations. More prescriber/end-user knowledge and policy development/enforcement are needed, but must be informed by realistic recommendations, with input from all relevant stakeholders. For most knowledge gaps, important next steps are uncertain. In conclusion, identified knowledge gaps underlined the need for AMR policy decisions to be considered in a One Health framework, while highlighting critical needs to achieve realistic and meaningful progress.

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)0,016
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,045
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,115
Score d'incertitude au seuil0,831

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0160,045
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0070,013
Études des sciences et des technologies0,0040,005
Communication savante0,0090,005
Science ouverte0,0030,003
Intégrité de la recherche0,0020,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,001

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 Opus0,070
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,238 · 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'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations65
Publié2021
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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