Antimicrobial Resistance in South East Asia: A Participatory Systems Modelling Approach
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: Our study purpose was to identify (1) the underlying causal system of factors influencing antimicrobial resistance (AMR) development and spread in South East Asia (SEA) and (2) places to intervene by integrating diverse perspectives to find context-specific solutions. Methods & Materials: Using a complex adaptive systems lens and participatory, qualitative, systems modelling approach, we conducted 2 participatory workshops and 2 interviews involving AMR experts and other disciplinary experts to brainstorm factors influencing AMR and identify leverage points for intervention. Transcripts were thematically analyzed for factors, connections, and leverage points for interventions, which were then transcribed into a causal loop diagram (CLD) using Vensim 8.0.4 and validated via participant feedback. Results: Seventeen participants representing diverse perspectives across the One Health spectrum (e.g., animal welfare, pharmaceutical industry, food industry, water and sanitation, pest control) constructed a CLD that identified 98 factors, interlinked by 393 arrows, that influenced AMR in SEA. Seven themes explained the AMR dynamics illustrated in the CLD: consumer demand; agricultural food production systems; antimicrobial and pesticide/chemical misuse and AMR spread in the environment; inequitable access to quality antibiotics and health care; poor food safety practices; poor knowledge; and a need for research and innovation. Eight ‘overarching factors’, not included in the CLD because they impact the entire AMR system, emerged as underpinning the AMR dynamics described in each theme: leadership priorities and investments (e.g., privatized health care); poor regulations and enforcement; social and cultural norms; infectious disease prevalence; the drive to survive (e.g., due to food insecurity, poverty); increasing wealth and urbanization; climate change; and the underlying goal of economic prosperity that drives system behaviour. Fifteen leverage points representing different ‘overarching’ and CLD factors were identified as places to intervene with potential to change AMU and AMR directly (e.g., via setting AMU standards) or indirectly (e.g., via improving food security) in SEA. Conclusion: Our study illustrates AMR as the product of actions across the One Health spectrum and identifies the need for multi-pronged and multi-level interventions, including actions relevant to achieving the sustainable development goals, to transform our reliance on AMU and mitigate AMR sustainably.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».