Environmental impacts of mass drug administration programs: exposures, risks, and mitigation of antimicrobial resistance
Notice bibliographique
Résumé
Mass drug administration (MDA) of antimicrobials has shown promise in the reduction and potential elimination of a variety of neglected tropical diseases (NTDs). However, with antimicrobial resistance (AMR) becoming a global crisis, the risks posed by widespread antimicrobial use need to be evaluated. As the role of the environment in AMR emergence and dissemination has become increasingly recognized, it is likewise crucial to establish the role of MDA in environmental AMR pollution, along with the potential impacts of such pollution. This review presents the current state of knowledge on the antimicrobial compounds, resistant organisms, and antimicrobial resistance genes in MDA trials, routes of these determinants into the environment, and their persistence and ecological impacts, particularly in low and middle-income countries where these trials are most common. From the few studies directly evaluating AMR outcomes in azithromycin MDA trials, it is becoming apparent that MDA efforts can increase carriage and excretion of resistant pathogens in a lasting way. However, research on these outcomes for other antimicrobials used in MDA trials is sorely needed. Furthermore, while paths of AMR determinants from human waste to the environment and their persistence thereafter are supported by the literature, quantitative information on the scope and likelihood of this is largely absent. We recommend some mitigative approaches that would be valuable to consider in future MDA efforts. This review stands to be a valuable resource for researchers and policymakers seeking to evaluate the impacts of MDA.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».