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Enregistrement W4308210354 · doi:10.1079/cabionehealth.2022.0007

Guidance for evaluating integrated surveillance of antimicrobial use and resistance

2022· article· en· W4308210354 sur OpenAlexaff
Simon R. Rüegg, Nicolas Antoine‐Moussiaux, Cécile Aenishaenslin, Lis Alban, Marion Bordier, Houda Bennani, Birgit Schauer, Jean-Christophe Arnold, Isobel Gabain, Carola Sauter‐Louis, John Berezowski, Flavie Goutard, Barbara Häsler

Notice bibliographique

RevueCABI One Health · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueZoonotic diseases and public health
Établissements canadiensCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-Montréal
Organismes subventionnairesMedical Research Council
Mots-clésFlexibility (engineering)Computer scienceStrengths and weaknessesKey (lock)Resistance (ecology)Process managementData scienceKnowledge managementUsabilityManagement scienceRisk analysis (engineering)EngineeringBusinessComputer securityPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Antimicrobial resistance (AMR) resulting from antimicrobial use (AMU) is an emerging threat to global health. One of the key elements for a better understanding and management of AMU and AMR is to develop effective and efficient integrated surveillance systems that consider the complex epidemiology of these issues and the impacts of resistance on humans, animals and the environment. Consequently, for this project, an international consortium of experts from multiple fields called CoEvalAMR was formed with the objectives to study user needs, characterise and compare existing tools for the evaluation of integrated AMU and AMR surveillance, apply them to case studies, and elaborate guidance on the purpose-fit selection and the use of the tools. For the comparison of evaluation tools, questions were extracted from existing tools and attributed to themes, to assess the user needs, interviews were conducted with national key stakeholders, and we applied a series of different evaluation tools to understand and document their strengths and weaknesses. The guidance was refined iteratively. From 12 evaluation tools, 1117 questions/indicators were extracted and attributed to seven emerging themes. Twenty-three experts were interviewed, who suggested to increase the ease-of-use, grant open access, provide web-based interfaces and allow results to be automatically generated. Respondents also wished for tools providing the flexibility to conduct a rapid review, or an in-depth analysis of the surveillance system, depending on the evaluation objectives. The case studies emphasised that proper evaluations require adequate resources, typically requiring the involvement of several assessors and/or stakeholders, and can take weeks or months to complete. The resulting web-based guidance comprises six main sections: 1. Introduction to surveillance evaluation, 2. Evaluation of surveillance for AMU and AMR, 3. Evaluation tools, 4. Support for selecting an evaluation tool, 5. Case studies and 6. Directory of existing tools. The audience for the guidance is personnel working in public, private, and non-governmental organisations, from public health, animal health, plant health and environmental health, at local, national and international levels. We conclude that the field is challenged by opposing user needs for reduction and simplicity versus system approaches allowing the synthesis of that knowledge to sufficiently reflect the complexity of AMU and AMR ecology for real-world decisions. The CoEvalAMR web platform allows a better understanding of the different evaluation tools and assists users in the selection of an approach that corresponds to their evaluation needs. The CoEvalAMR consortium continues to address remaining gaps and consolidate evaluation tools and approaches in the future. One Health Impact Statement Antimicrobial resistance (AMR) resulting from antimicrobial use is a threat to human and animal health and may have unknown impacts on the environment. To understand how governance and human behaviour relate to AMR, it is important to implement integrated surveillance across the human, animal and environmental sectors. In this work, we describe the development of guidance on how to evaluate such surveillance, what the available tools cover and what gaps remain. The integration of surveillance is essential to address the interrelated pathways across the system. Consequently, the work with the reporting interdisciplinary consortium revealed that the broad diversity of users and their needs imply that a sustained exchange is needed to address the evolving challenge. This will be important to develop meaningful measures of impact and to avoid fixing one sector’s problems at the expense of another.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,361
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,529
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,361
Score d'incertitude au seuil0,788

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,3610,529
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,004
Bibliométrie0,0250,011
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0120,010
Science ouverte0,0070,009
Intégrité de la recherche0,0060,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,088
Tête enseignante GPT0,370
Écart entre enseignants0,282 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations20
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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