A Rapid Review of Environmental Health Gaps in Antimicrobial Resistance and Water-Related Research from 1990–2020
Notice bibliographique
Résumé
Antimicrobial resistance (AMR) is a pervasive global health threat linked to human antimicrobial misuse and abuse, food production, and broader environmental contamination. While global agencies promote a multi-sectoral One Health system approach to equitably combat human, animal, and environmental health AMR risks, it is widely acknowledged that the human and animal sectors dominate discussions. Given this disproportionate focus, identification of critical research gaps is needed to develop stewardship plans that equitably address One Health AMR threats. This review used natural language processing and term frequency algorithms to classify 12,638 records from 1990-2020 thematically in order to highlight sectoral prioritization and gaps. It also specifically assessed water-related gaps as water is recognized as both a primary environmental dissemination pathway and key means of intervention. Drawing from systemic health and integrated water management lenses, this review found that themes related to plant, wildlife, and environmental-related AMR threats-in particular, the role that environmental (ambient) waters play in AMR development, transmission, and spread-are under-prioritized as compared to human and food animal health concerns regardless of geographic region or income level. Further prioritization of these themes is needed to strengthen the environmental dimension of One Health AMR responses and systemically protect global health.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,011 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 ».