Knowledge Gaps in the Understanding of Antimicrobial Resistance in Canada
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,016 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,005 |
| Communication savante | 0,009 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».