Trends and socioeconomic, demographic, and environmental factors associated with antimicrobial resistance: a longitudinal analysis in 39 hospitals in Chile 2008–2017
Notice bibliographique
Résumé
Background: Antimicrobial resistance (AMR) is among the most critical global health threats of the 21st century. AMR is primarily driven by the use and misuse of antibiotics but can be affected by socioeconomic and environmental factors. Reliable and comparable estimates of AMR over time are essential to making public health decisions, defining research priorities, and evaluating interventions. However, estimates for developing regions are scant. We describe the evolution of AMR for critical priority antibiotic-bacterium pairs in Chile and examine their association with hospital and community-level characteristics using multivariate rate-adjusted regressions. Methods: Drawing on multiple data sources, we assembled a longitudinal national dataset to analyse AMR levels for critical priority antibiotic-bacterium combinations in 39 private and public hospitals (2008-2017) throughout the country and characterize the population at the municipality level. We first described trends of AMR in Chile. Second, we used multivariate regressions to examine the association of AMR with hospital characteristics and community-level socioeconomic, demographic, and environmental factors. Last, we estimated the expected distribution of AMR by region in Chile. Findings: . Higher hospital complexity, a proxy for antibiotic use, and poorer local community infrastructure were significantly associated with greater AMR. Interpretation: Consistent with research in other countries in the region, our results show a worrisome increase in clinically relevant AMR in Chile and suggest that hospital complexity and living conditions in the community may affect the emergence and spread of AMR. Our results highlight the importance of understanding AMR in hospitals and their interaction with the community and the environment to curtail this ongoing public health crisis. Funding: This research was supported by the Agencia Nacional de Investigación y Desarrollo (ANID), Fondo Nacional de Desarrollo Científico y Tecnológico FONDECYT, The Canadian Institute for Advanced Research (CIFAR), and Centro UC de Políticas Públicas, Pontificia Universidad Católica de Chile.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».