Overview of Canada's Antimicrobial Resistance Network (AMRNet): A data-driven One Health approach to antimicrobial resistance surveillance
Notice bibliographique
Résumé
The Antimicrobial Resistance Network (AMRNet) is a laboratory-based antimicrobial resistance (AMR) surveillance system under development at the Public Health Agency of Canada's (PHAC's) National Microbiology Laboratory. The AMRNet surveillance system captures information on antimicrobial susceptibility testing from clinical and veterinary laboratories including both public and private facilities. In the future, the AMRNet system will also capture relevant data from existing PHAC surveillance systems for AMR including the Canadian Integrated Program for Antimicrobial Resistance Surveillance, the Canadian Nosocomial Infection Surveillance Program and the Enhanced Surveillance of Antimicrobial-Resistant Gonorrhea program, and contribute to the Canadian Antimicrobial Resistance Surveillance System. AMRNet's integrated "One Health" approach will allow health professionals and researchers to take a multi-dimensional perspective of AMR in both human and animal health in Canada and will make Canada a leader in AMR surveillance. AMRNet is a collaboration between PHAC, provincial and territorial public health organizations as well as clinical and veterinary laboratories across the country. As part of a phased rollout, AMRNet is now collecting human clinical data from three provinces, from both inpatients and outpatients. Ultimately, AMRNet aims to capture all antimicrobial susceptibility testing results from all bacterial and fungal pathogens across Canada. This article describes the AMRNet surveillance system, including program objectives, system structure and the data collected. The integration of human and animal data in AMRNet will inform One Health responses to AMR issues. The capacity to collect and to disseminate data to stakeholders in real time is a critical step to addressing emerging AMR issues in Canada.
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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 | 0,015 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,015 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,002 |
| Communication savante | 0,010 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».