WHO's essential medicines and AWaRe: recommendations on first- and second-choice antibiotics for empiric treatment of clinical infections
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Notice bibliographique
Résumé
The WHO Model List of Essential Medicines (EML) prioritizes medicines that have significant global public health value. The EML can also deliver important messages on appropriate medicine use. Since 2017, in response to the growing challenge of antimicrobial resistance, antibiotics on the EML have been reviewed and categorized into three groups: Access, Watch, and Reserve, leading to a new categorization called AWaRe. These categories were developed taking into account the impact of different antibiotics and classes on antimicrobial resistance and the implications for their appropriate use. The 2023 AWaRe classification provides empirical guidance on 41 essential antibiotics for over 30 clinical infections targeting both the primary health care and hospital facility setting. A further 257 antibiotics not included on the EML have been allocated an AWaRe group for stewardship and monitoring purposes. This article describes the development of AWaRe, focussing on the clinical evidence base that guided the selection of Access, Watch, or Reserve antibiotics as first and second choices for each infection. The overarching objective was to offer a tool for optimizing the quality of global antibiotic prescribing and reduce inappropriate use by encouraging the use of Access antibiotics (or no antibiotics) where appropriate. This clinical evidence evaluation and subsequent EML recommendations are the basis for the AWaRe antibiotic book and related smartphone applications. By providing guidance on antibiotic prioritization, AWaRe aims to facilitate the revision of national lists of essential medicines, update national prescribing guidelines, and supervise antibiotic use. Adherence to AWaRe would extend the effectiveness of current antibiotics while helping countries expand access to these life-saving medicines for the benefit of current and future patients, health professionals, and the environment.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| 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