Editorial: Antimicrobial Usage in Companion and Food Animals: Methods, Surveys and Relationships With Antimicrobial Resistance in Animals and Humans
Notice bibliographique
Résumé
The less controversial aspect of this topic is that there was consensus among these articles that a relative measure is needed, dividing amounts of antimicrobials (numerator) by a denominator summarizing the animal population at risk of being treated. However, both the numerator and denominator have their specific challenges.In addition, a period of time for data collection must be fixed or considered. In the human arena, a standardized population approach based on established defined daily doses (DDDs) and census data is utilized around the world, delivering information on the number of DDDs per population and year (or days) (World Health Organization, 2019). Nevertheless, mimicking this procedure in animals is not an easy subject, with many controversial facets previously described (Collineau et al., 2017).The use of weight-based (e.g., mg or kg of active ingredient) versus dose-based (e.g., DDD) metrics in the numerator was discussed in several papers of this collection. A main advantage of weight-based metrics is their higher availability (i.e., the data comprising these metrics are more often available), that make them a more accessible option for worldwide AMU monitoring (Gochez et al.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,012 | 0,011 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,018 | 0,018 |
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.
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».