KNOWLEDGE AND ATTITUDE OF FARMERS TOWARDS ANTIMICROBIAL RESISTANCE IN ASIA: A SYSTEMATIC REVIEW AND META-ANALYSIS
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle