Antimicrobial resistance in Ethiopia: current landscape, challenges, and strategic interventions
Notice bibliographique
Résumé
Antimicrobial resistance (AMR) is a critical global health concern, characterized by microorganisms' ability to resist the effects of antimicrobial drugs. This phenomenon, driven by misuse of antibiotics, poses significant challenges to healthcare systems. Ethiopia faces a rising burden of AMR, exacerbated by poor infection control practices and inadequate surveillance, with high rates of multidrug-resistant bacteria documented across the country. This study aims to assess the current AMR landscape in Ethiopia, evaluate policy effectiveness, understand contributing factors, and propose strategic interventions to mitigate the issue. A comprehensive literature review was conducted using electronic databases such as PubMed, MEDLINE, Scopus, and Google Scholar. Studies published between 2014 and 2024 that focused on Ethiopia's healthcare-related AMR were selected. Quantitative and qualitative studies, including observational and case–control studies, were analyzed. Data extraction and synthesis focused on AMR patterns, contributing factors, and challenges. The quality of studies was assessed using the Newcastle–Ottawa Scale and the CASP checklist. The review revealed alarming AMR rates in Ethiopia, particularly among extended-spectrum beta-lactamase (ESBL)-producing and multidrug-resistant bacteria. The prevalence of ESBL-producing bacteria ranged from 18% to 55.5%, while multidrug-resistant bacteria were identified in 62.9% to 87.4% of cases. Methicillin-resistant Staphylococcus aureus (MRSA) and vancomycin-resistant enterococci (VRE) were also common, with significant resistance to multiple antibiotics. Contributing factors included inappropriate antibiotic use, inadequate infection control, and a lack of surveillance. The study underscores the urgent need for enhanced AMR surveillance, improved infection control measures, and antimicrobial stewardship programmes in Ethiopia. Comprehensive strategies involving public awareness, policy enforcement, and healthcare infrastructure development are essential to curbing the rising AMR burden.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».