KNOWLEDGE AND ATTITUDE OF FARMERS TOWARDS ANTIMICROBIAL RESISTANCE IN ASIA: A SYSTEMATIC REVIEW AND META-ANALYSIS
Notice bibliographique
Résumé
Background: Antimicrobial resistance is a severe threat to public and environmental health. The agricultural sector contributes significantly to resistance, where antimicrobials are used as prophylaxis, growth promoters, and for treatment. A series of studies have been conducted to assess farmers' knowledge and attitude levels with varying results, particularly in Asia, one of the world's largest producers of livestock products. Purpose: To review the pooled estimated level of knowledge and attitude towards antimicrobial use and resistance in Asia. Methods: A literature search was conducted according to PRISMA in Scopus, PubMed, Google Scholar, and Embase for studies up to 30 April 2023. Quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale (NOS) for cross-sectional studies. Outcomes were further categorized into constructs under knowledge and attitude. Random-effect meta-analysis was conducted using STATA 17. Results: 11 studies and 2131 subjects were included with fair to excellent quality. From the meta-analysis, the following knowledge and attitude levels were estimated: definition [55.7% (95%CI: 37.3%-74%)] and cause [60.6% (95%CI: 40.5%-80.6%)] of antimicrobial resistance; the negative impact of antimicrobials [62.6% (95%CI: 16.9%-100.0%)]; use of antimicrobials for treatment [47.8% (95%CI: 6.1%-89. 4%)], prophylaxis [58.5% (95%CI: 28.5%-88.5%)], growth promoter [39% (95%CI: 23.1%-54.9%)]; discontinuation of antimicrobials upon improving conditions [42.5% (95%CI: 15.4%-69.5%)]. Conclusions: Farmers in Asia have moderate knowledge of antimicrobial resistance but still exhibit attitudes that support resistance.
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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 | 0,013 | 0,032 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,032 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».