Enhancing clinical microbiology for genomic surveillance of antimicrobial resistance implementation in Africa
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
Surveillance is essential in the fight against antimicrobial resistance (AMR), to monitor the extent of resistance, inform prevention, control measures, and evaluate intervention progress. Traditional surveillance methods based on phenotypic antimicrobial susceptibility data offer important but limited insights into resistance mechanisms, transmission networks, and spread patterns of resistant bacterial strains. Fortunately, genomic technologies are increasingly accessible and can overcome these limitations. Genomics has the potential to advance traditional bacteriology in routine diagnosis and surveillance, it often relies on the initial isolation of bacterial strains from clinical specimens using conventional culture methods. Culture-based phenotypic characteristics are essential for making inferences about newly recognized genomic patterns. The Africa CDC Pathogen Genomics Initiative (Africa PGI) aims to enhance disease surveillance and public health partnerships through integrated, cross-continent laboratory networks equipped with the tools, human resource capacity and data infrastructure to fully leverage critical genomic sequencing technologies. For genomic surveillance of AMR, it is essential to optimize routine clinical microbiology laboratory services that are weak in many African countries. In this review, we outline shortcomings in clinical microbiology laboratories across Africa that compromise pathogen genomic epidemiology. We emphasize the necessity of investing in bacteriology and enhancing leadership capacity to fully capitalize on the advantages offered by genomic antimicrobial resistance (AMR) surveillance.
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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 | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 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