National early warning systems for emerging AMR in high-income countries: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background An urgent need of implementing national surveillance systems for timely detection and reporting of emerging antimicrobial resistance (AMR) was recently advocated by the World Health Organization (WHO). However, public information on existing national early warning systems (EWSs) is often incomplete. Furthermore, when findings are available, understanding these systems is challenging due to different approaches used for data collection, reporting and definitions, with a comprehensive overview on this topic currently lacking. The aim of this study was to map existing EWSs for emerging AMR, focusing on high-income countries, and describe their main characteristics. Methods A systematic review was performed on bibliographic databases, and a targeted search was conducted on national websites. Any article, report or webpage describing national EWSs in high-income countries was eligible for inclusion. EWSs were identified considering the emerging AMR reporting WHO framework. Results We identified seven national EWSs in 72 high-income countries: two (Australia, Japan) in the East Asia and Pacific Region, three (France, Sweden, United Kingdom) in Europe and Central Asia, and two (United States, Canada) in North America. The systems were established quite recently; in most cases they covered both community and hospital settings, but their main characteristics varied widely across countries in terms of organization and microorganisms under surveillance, with also different definitions of emerging AMR and alert functioning. A formal system assessment was available only in Australia. Conclusions A broader implementation and investment of national surveillance systems that allow early detection of emerging AMR is still needed to establish EWSs in countries and regions lacking such capabilities. A more standardized data collection and reporting is also advisable to improve cooperation on a global scale. Key messages • This study provides a synthesis of publicly available information on national EWSs for emerging AMR in high-income countries, highlighting the urgent need for a broader implementation of such systems. • Main characteristics of EWSs have been outlined, varying widely across countries. Findings could help stakeholders in strengthening current standard national AMR surveillance systems.
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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 | 0,091 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 ».