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Enregistrement W4406324848 · doi:10.12688/wellcomeopenres.23494.1

Insights of SEDRIC, the Surveillance and Epidemiology of Drug-Resistant Infections Consortium

2025· preprint· en· W4406324848 sur OpenAlexaff
Nicholas Feasey, Raheelah Ahmad, Elizabeth A. Ashley, Rifat Atun, Kate S. Baker, Francesca Chiari, H. Rogier van Doorn, Alison Holmes, Timothy Jinks, Andrew Jermy, Jyoti Joshi, Souha S. Kanj, Matt King, Direk Limmathurotsakul, Janet Midega, Mirfin Mpundu, Jamie G Nunn, Iruka N. Okeke, S. W. J. Reid, Dawn Sievert, Paul Turner, Kāmini Walia, Sharon J. Peacock

Notice bibliographique

RevueWellcome Open Research · 2025
Typepreprint
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensStantec (Canada)
Organismes subventionnairesWellcome Trust
Mots-clésEpidemiologyPublic healthEpidemiological surveillanceWork (physics)Political scienceEnvironmental healthMedicinePublic relationsEngineeringPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The increasing threat from infection with drug-resistant pathogens is among the most serious public health challenges of our time. Formed by Wellcome in 2018, the Surveillance and Epidemiology of Drug-Resistant Infections Consortium (SEDRIC) is an international think tank whose aim is to inform policy and change the way countries track, share, and analyse data relating to drug-resistant infections, by defining knowledge gaps and identifying barriers to the delivery of global surveillance. SEDRIC delivers its aims through discussions and analyses by world-leading scientists that result in recommendations and advocacy to Wellcome and others. As a result, SEDRIC has made key contributions in furthering global and national actions. Here, we look back at the work of the consortium between 2018-2024, highlighting notable successes. We provide specific examples where technical analyses and recommendations have helped to inform policy and funding priorities that will have real-world impact on the surveillance and epidemiology of infections with drug-resistant pathogens.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,261
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,003
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,094
Tête enseignante GPT0,387
Écart entre enseignants0,293 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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