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Enregistrement W4213253182 · doi:10.14202/ijoh.2022.1-7

Antimicrobial resistance management in Pacific Island countries: Current status, challenges, and strategic solutions

2022· article· en· W4213253182 sur OpenAlexaff
Royford Magiri, Sharon Gaundan, Kennedy Choongo, Titus J. Zindove, Archibold G. Bakare, Eunice Okyere, Walter Okello, George Mutwiri, Eric Rafai, Ashodra Gautam, Paul Iji

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of One Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePharmaceutical and Antibiotic Environmental Impacts
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesCommonwealth Scientific and Industrial Research OrganisationFiji National University
Mots-clésOne HealthPublic healthAntibiotic resistanceWork (physics)Resistance (ecology)MedicineVeterinary public healthVeterinary medicineBusinessEnvironmental healthPathologyEngineeringAntibioticsBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Antimicrobial resistance (AMR) is currently recognized as a major emerging threat to human and animal health. The burden of antimicrobial-resistant infections affects the economy in developed and developing countries. There is a rapid rise in AMR in human and veterinary medicine globally. AMR profiles are poorly documented in Fiji, and limited data are accessible. Fiji currently has no national veterinary antibiotic resistance surveillance network or regulations and guidelines on veterinary drug use. However, available literature shows that although human drugs are better managed than veterinary drugs, the knowledge is still constrained and dispersed. Furthermore, Fiji was chosen as a case study to develop a prototype AMR surveillance and control in the Pacific region. Pacific Island countries share similar geographic and climatic conditions. Currently, the Australian Centre for International Agricultural Research has funded an AMR project that addresses some gaps in managing AMR in the region. The project is the first to adopt the One Health approach to research the AMR in humans, animals, and the Pacific region's environment. Combating AMR needs human health and veterinary personnel to work with all other stakeholders. Continuous surveillance for resistant clinical isolates in humans and animals and the development of appropriate policy intervention measures in human and veterinary drug use are necessary to alleviate AMR burden. Therefore, there is a need to educate farmers, human patients, and the public on the fight against AMR. In addition, AMR data are necessary to develop effective AMR control strategies. This review gives a comprehensive information assessment on AMR in Fiji and the other South Pacific Islands in relation to global trends. Suggestions on the most appropriate ways of effectively managing AMR in Fiji have been made.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,532
Score d'incertitude au seuil0,515

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,071
Tête enseignante GPT0,329
Écart entre enseignants0,259 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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