Global consumption of antimicrobials: impact of the WHO Global Action Plan on Antimicrobial Resistance and 2019 coronavirus pandemic (COVID-19)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Little is known about the effect of the COVID-19 pandemic on antimicrobial consumption worldwide. OBJECTIVES: To describe the impact of the WHO Global Action Plan on Antimicrobial Resistance (GAP-AMR) on antimicrobial consumption pre-pandemic and to evaluate the impact of the COVID-19 pandemic on antimicrobial consumption worldwide. METHODS: A cross-sectional time-series analysis using a dataset of monthly purchases of antimicrobials (antibiotics, antivirals and antifungals) from August 2014 to August 2020. Antimicrobial consumption per 1000 population was assessed pre-pandemic by economic development status using linear regression models. Interventional autoregressive integrated moving average (ARIMA) models tested for significant changes with pandemic declaration (March 2020) and during its first stage from April to August 2020, worldwide and by country development status. RESULTS: Prior to the pandemic, antimicrobial consumption decreased worldwide, with a greater apparent decrease in developed versus developing countries (-8.4%, P = 0.020 versus -1.2%, P = 0.660). Relative to 2019, antimicrobial consumption increased by 11.2%, P < 0.001 in March 2020. The greatest increase was for antivirals in both developed and developing countries (48.2%, P < 0.001; 110.0%, P < 0.001) followed by antibiotics (6.9%, P < 0.001; 5.9%, P = 0.003). From April to August 2020, antimicrobial consumption decreased worldwide by 18.7% (P < 0.001) compared with the previous year. Specifically, antibiotic consumption significantly decreased in both developed and developing countries (-28.0%, P < 0.001; -16.8%, P < 0.001). CONCLUSIONS: The global decrease in antimicrobial consumption pre-pandemic suggests a positive impact of the WHO GAP-AMR. During the pandemic, an initial increase in antimicrobial consumption was followed by a decrease worldwide. AMR plans should specify measures to ensure full implementation of AMR efforts during health crises such as the COVID-19 pandemic.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».