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Enregistrement W4286630220 · doi:10.3389/fpubh.2022.831097

Governing Antimicrobial Resistance (AMR) in a Changing Climate: A Participatory Scenario Planning Approach Applied to Sweden in 2050

2022· article· en· W4286630220 sur OpenAlexafffund
Irene Lambraki, Melanie Cousins, Tíscar Graells, Anaïs Léger, Sara Abdelrahman, Andrew P. Desbois, Rose Gallagher, B. Larsson, Bengt Mattson, Patrik J. G. Henriksson, Max Troell, Peter Søgaard Jørgensen, Didier Wernli, Carolee A. Carson, E. Jane Parmley, Shannon E. Majowicz

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Public Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensUniversity of GuelphPublic Health Agency of CanadaUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesInstitute of Population and Public HealthNational Science FoundationVetenskapsrådetConsortium of International Agricultural Research CentersSvenska Forskningsrådet FormasInstitute of Infection and ImmunityCanadian Institutes of Health ResearchJoint Programming Initiative on Antimicrobial ResistanceSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen Forschung
Mots-clésAntibiotic resistanceEnvironmental planningCitizen journalismResistance (ecology)Climate changeEnvironmental resource managementMedicineBusinessComputer scienceGeographyEnvironmental scienceBiologyEcologyAntibiotics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background Antimicrobial resistance (AMR) is a growing global crisis with long-term and unpredictable health, social and economic impacts, with which climate change is likely to interact. Understanding how to govern AMR amidst evolving climatic changes is critical. Scenario planning offers a suitable approach. By envisioning alternative futures, stakeholders more effectively can identify consequences, anticipate problems, and better determine how to intervene. This study explored future worlds and actions that may successfully address AMR in a changing climate in a high-income country, using Sweden as the case. Methods We conducted online scenario-building workshops and interviews with eight experts who explored: (1) how promising interventions ( taxation of antimicrobials at point of sale , and infection prevention measures ) could each combat AMR in 2050 in Sweden given our changing climate; and (2) actions to take starting in 2030 to ensure success in 2050. Transcripts were thematically analyzed to produce a narrative of participant validated alternative futures. Results Recognizing AMR to be a global problem requiring global solutions, participants looked beyond Sweden to construct three alternative futures: (1) “Tax Burn Out” revealed taxation of antimicrobials as a low-impact intervention that creates inequities and thus would fail to address AMR without other interventions, such as infection prevention measures. (2) “Addressing the Basics” identified infection prevention measures as highly impactful at containing AMR in 2050 because they would contribute to achieving the Sustainable Development Goals (SDGs), which would be essential to tackling inequities underpinning AMR and climate change, and help to stabilize climate-induced mass migration and conflicts; and (3) ”Siloed Nations” described a movement toward nationalism and protectionism that would derail the “Addressing the Basics” scenario, threatening health and wellbeing of all. Several urgent actions were identified to combat AMR long-term regardless which future un-folds, such as global collaboration, and a holistic approach where AMR and climate change are addressed as interlinked issues. Conclusion Our participatory scenario planning approach enabled participants from different sectors to create shared future visions and identify urgent actions to take that hinge on global collaboration, addressing AMR and climate change together, and achieving the SDGs to combat AMR under a changing climate.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,484
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,275
Écart entre enseignants0,235 · 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.

Devis d'étudeObservationnel
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

Citations22
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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