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Enregistrement W4286213099 · doi:10.3390/antibiotics11070974

Antimicrobial Resistance in the Environment: Towards Elucidating the Roles of Bioaerosols in Transmission and Detection of Antibacterial Resistance Genes

2022· article· en· W4286213099 sur OpenAlexafffundabout
Paul B. L. George, Florent Rossi, Magali-Wen St–Germain, Pierre Amato, Thierry Badard, Michel G. Bergeron, Maurice Boissinot, Steve J. Charette, Brenda L. Coleman, Jacques Corbeil, Alexander I. Culley, Marie‐Lou Gaucher, Matthieu Girard, Stéphane Godbout, Shelley Kirychuk, André Marette, Allison McGeer, Patrick T. O’Shaughnessy, E. Jane Parmley, Serge Simard, Richard J. Reid‐Smith, Edward Topp, Luc Trudel, Maosheng Yao, Patrick Brassard, Anne‐Marie Delort, Araceli D. Larios, Valérie Létourneau, Valérie E. Paquet, Marie-Hélène Pedneau, Émilie Pic, Brooke Thompson, Marc Veillette, Mary Thaler, Ilaria Scapino, Maria Lebeuf, Mahsa Baghdadi, Alejandra Castillo Toro, Amélia Bélanger Cayouette, Marie-Julie Dubois, Alicia F. Durocher, Sarah B. Girard, Andrea Katherín Carranza Diaz, Asmaâ Khalloufi, Samantha Leclerc, Joanie Lemieux, Manuel Pérez Maldonado, Geneviève Pilon, Colleen Murphy, Charly A. Notling, Daniel Ofori-Darko, Juliette Provencher, Annabelle Richer-Fortin, Nathalie Turgeon, Caroline Duchaine

Notice bibliographique

RevueAntibiotics · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePharmaceutical and Antibiotic Environmental Impacts
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food CanadaUniversity of TorontoWestern UniversityUniversity of GuelphPublic Health OntarioInstitut universitaire de cardiologie et de pneumologie de QuébecCentre de Géomatique du QuébecPublic Health Agency of CanadaInstitut de Recherche et de Développement en AgroenvironnementUniversity of SaskatchewanUniversité de MontréalUniversité Laval
Organismes subventionnairesNational Institute of Environmental Health SciencesNatural Resources CanadaSentinelle Nord, Université LavalNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaInstitut de Recherche Robert-Sauvé en Santé et en Sécurité du TravailParks CanadaFonds de Recherche du Québec - SantéCompute Canada
Mots-clésIndoor bioaerosolAntibiotic resistanceResistance (ecology)AgricultureAirborne transmissionBiotechnologyOne HealthResistomePublic healthTransmission (telecommunications)Multidisciplinary approachEnvironmental biotechnologyEnvironmental healthEnvironmental planningBiologyInfectious disease (medical specialty)MedicineMicrobial ecologyBacteriaAntibioticsEcologyDiseaseEnvironmental scienceMicrobiologyEngineeringGeneticsSociologyIntegronSocial scienceCoronavirus disease 2019 (COVID-19)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Antimicrobial resistance (AMR) is continuing to grow across the world. Though often thought of as a mostly public health issue, AMR is also a major agricultural and environmental problem. As such, many researchers refer to it as the preeminent One Health issue. Aerial transport of antimicrobial-resistant bacteria via bioaerosols is still poorly understood. Recent work has highlighted the presence of antibiotic resistance genes in bioaerosols. Emissions of AMR bacteria and genes have been detected from various sources, including wastewater treatment plants, hospitals, and agricultural practices; however, their impacts on the broader environment are poorly understood. Contextualizing the roles of bioaerosols in the dissemination of AMR necessitates a multidisciplinary approach. Environmental factors, industrial and medical practices, as well as ecological principles influence the aerial dissemination of resistant bacteria. This article introduces an ongoing project assessing the presence and fate of AMR in bioaerosols across Canada. Its various sub-studies include the assessment of the emissions of antibiotic resistance genes from many agricultural practices, their long-distance transport, new integrative methods of assessment, and the creation of dissemination models over short and long distances. Results from sub-studies are beginning to be published. Consequently, this paper explains the background behind the development of the various sub-studies and highlight their shared aspects.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,214
Score d'incertitude au seuil0,363

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,225 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations17
Publié2022
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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