Mapping out a One Health model of antimicrobial resistance in the context of the Swedish food system: A literature scan
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background: Antimicrobial resistance (AMR) causes worsening health, environmental, and financial burdens. Modeling complex issues such as AMR can help clarify the behaviour of the system and assess the impacts of interventions. While models exist for specific AMR contexts (e.g. on-farm, in hospital), due to inadequate collaboration and data availability, how well such models cover the broader One Health system is unknown. Our study aimed to identify models of AMR across the One Health system with a focus on the Swedish food system (objective 1), and data to parameterize the models (objective 2), to ultimately inform future development of a comprehensive model of possible AMR emergence and transmission across the entire system. Methods: Using a previously developed causal loop diagram (CLD) of factors identified as important in the emergence and transmission of AMR in the Swedish food system, an extensive literature scan was performed to identify models and data from peer-reviewed and grey literature sources. Articles were searched using Google, Google Scholar, and Pubmed, screened for relevance, and the models and data were extracted and categorized in an Excel database. Visual representations of the models and data were overlayed on the existing CLD to illustrate coverage. Results: A total of 126 articles were identified, describing 106 models in various parts of the One Health system; 54 were AMR specific. Four articles described models with an economic component (e.g. cost-effectiveness of interventions, cost-analysis of disease outbreaks). Most models were limited to one sector (n=60, 57%) and were compartmental (n=73, 69%); half were deterministic (n=53, 50%). Few multi-level, multi-sector models, and models of AMR within the animal and environmental sectors, were identified. A total of 414 articles were identified that contained data to parameterize the models. There were major data gaps for factors related to the environment, wildlife, and broad, ill-defined, or abstract ideas (e.g. human experience and knowledge). Conclusions: There were no models that addressed the entire system and few that addressed the issue of AMR beyond one context or sector. Existing models have the potential to be integrated to create a mixed-methods model, provided that data gaps can be addressed.
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 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 | 0,009 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,024 | 0,019 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».