Integrated surveillance of antimicrobial resistance and antimicrobial use: Evaluation of the status in Canada (2014–2019)
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Integrated surveillance of antimicrobial resistance (AMR) and antimicrobial use (AMU) across One Health sectors is critically important for effective, evidence-based policy, stewardship, and control of AMR. Our objective was to evaluate progress towards achieving comprehensive, integrated AMR/AMU surveillance in Canada. MATERIALS AND METHODS: Based on an environmental scan, interviews of subject matter experts, and reports from the 2014 National Collaborating Centre for Infectious Diseases and the 2016 Canadian Council of Chief Veterinary Officers, we identified 8 core surveillance requirements and their specific components; the latter were assessed using a 2-way classification matrix, with 7 common elements ranked according to development stage. RESULTS: Components that mapped to requirements of a comprehensive, fully integrated AMR/AMU surveillance system were mostly in the lowest stages of development (Exploration or Program Adoption). However, both the establishment of the Canadian AMR Surveillance System integrated reporting and expansion of existing components under the Canadian Nosocomial Infection Surveillance Program and the Canadian Integrated Program for AMR Surveillance are improvements. Regardless, obvious gaps in Canadian AMR/AMU surveillance prevent this from being a comprehensive and integrated One Health program. CONCLUSION: Action is needed in 3 crucial areas: i) development of a complete, integrated AMR/AMU surveillance program, based on current success; ii) changes in Federal/Provincial/Territorial policies to require standardized AMR/AMU reporting; and iii) more resources for AMR/AMU surveillance (dedicated persons, funding, and enabling structures and policy). There is an urgent need for prioritization by Federal/Provincial/Territorial governments to address governance, leadership, and funding to create surveillance systems that inform stewardship and policy.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».