Evaluation of Surveillance Strategies of Antimicrobial Consumption in Animals
Notice bibliographique
Résumé
The aim of this paper is to explore and assess various strategies for monitoring antimicrobial consumption (AMC) in animals, within the context of the One Health approach. Recent studies have shed light on the limited surveillance and data collection for AMC in animals. Using the United States Center for Disease Control and Prevention Policy Analytical Framework, we assess global, national, and farm-level surveillance strategies on public health impact and feasibility using evidence from primary, secondary, and grey literature. From this, we identify key policy mechanisms that support the adoption of surveillance while providing specific recommendations. We find that a global strategy, though valuable for benchmarking and policy guidance, faces participation and data visibility challenges. National-level surveillance offers direct inputs into national action plans but struggles with data uniformity and comparability. Farm-level surveillance, while resource-intensive, provides the most granular data for informing specific interventions. We advocate for a multi-faceted approach to AMC surveillance, emphasizing that legal mandates and financial incentives are crucial for encouraging surveillance participation, along with international cooperation for enhancing participation and data quality. Drawing parallels with public reporting challenges in other sectors can provide valuable lessons on how to address data collection, analysis, and reporting barriers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».