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Enregistrement W4210321301

Classifying antibiotics in the WHO Essential Medicines List for optimal use-be AWaRe

2018· article· en· W4210321301 sur OpenAlexaboutno aff
Mike Sharland, C. Pulcini, Stephan Harbarth, Mei Zeng, Sumanth Gandra, Shrey Mathur, Nicola Magrini

Notice bibliographique

RevueArchive ouverte UNIGE (University of Geneva) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiquePharmaceutical Economics and Policy
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEssential medicinesEconomic shortageScopusAntibiotic resistanceBusinessMedicineAntibioticsPolitical scienceHealth careMEDLINEBiologyLaw
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Optimising the use of antimicrobials is a key priority of the global strategy to combat antimicrobial resistance. 1 WHOGlobal action plan on antimicrobial resistance. http://apps.who.int/iris/bitstream/10665/193736/1/9789241509763_eng.pdfDate: 2015 Google Scholar Antibiotic usage guidance should be developed to meet the aims of Sustainable Development Goal 3: achieving universal access to safe, effective, quality, and affordable medicines. 2 United NationsTransforming our world: the 2030 Agenda for Sustainable Development. https://sustainabledevelopment.un.org/content/documents/21252030%20Agenda%20for%20Sustainable%20Development%20web.pdfDate: 2015 Google Scholar Improving global prescribing is a complex issue that requires pragmatic short-term targets, ambitious long-term goals, and realistic expectations. In low-income and middle-income countries, it is difficult to identify specific targets for intervention. 3 Wirtz VJ Hogerzeil HV Gray AL et al. Essential medicines for universal health coverage. Lancet. 2017; 389: 403-476 Summary Full Text Full Text PDF PubMed Scopus (306) Google Scholar Furthermore, sustained, reliable availability of antibiotics at an affordable cost and adequate quality remains a major concern for high-income, low-income, and middle-income countries. 4 Pulcini C Beovic B Béraud G et al. Ensuring universal access to old antibiotics: a critical but neglected priority. Clin Microbiol Infect. 2017; 23: 590-592 Summary Full Text Full Text PDF PubMed Scopus (29) Google Scholar Regular shortages and the high cost of older, off-patent antibiotics are an increasing threat to their optimal use. 5 Pulcini C Mohrs S Beovic B et al. Forgotten antibiotics: a follow-up inventory study in Europe, the USA, Canada and Australia. Int J Antimicrob Agents. 2017; 49: 98-101 Crossref PubMed Scopus (30) Google Scholar Defining which antibiotics should be the focus at different levels of stewardship intervention is a global priority. 6 Davey P Marwick CA Scott CL et al. Interventions to improve antibiotic prescribing practices for hospital inpatients. Cochrane Database Syst Rev. 2017; 2 (CD003543) Crossref PubMed Scopus (301) Google Scholar

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,032
Score d'incertitude au seuil0,106

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0320,018

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 Opus0,076
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,194 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations216
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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