Availability and Key Characteristics of National Early Warning Systems for Emerging Profiles of Antimicrobial Resistance in High-Income Countries: Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Background: The World Health Organization (WHO) recently advocated an urgent need for implementing national surveillance systems for the timely detection and reporting of emerging antimicrobial resistance (AMR). However, public information on the existing national early warning systems (EWSs) is often incomplete, and a comprehensive overview on this topic is currently lacking. Objective: This review aimed to map the availability of EWSs for emerging AMR in 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 web page describing national EWSs in high-income countries was eligible for inclusion. EWSs were identified considering the emerging AMR-reporting WHO framework. Results: We identified 7 national EWSs from 72 high-income countries: 2 in the East Asia and Pacific Region (Australia and Japan), 3 in Europe and Central Asia (France, Sweden, and the United Kingdom), and 2 in North America (the United States and Canada). 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 the 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 for the early detection of emerging AMR are still needed to establish EWSs in countries and regions lacking such capabilities. More standardized data collection and reporting are also advisable to improve cooperation on a global scale. Further research is required to provide an in-depth analysis of EWSs, as this study is limited to publicly available data in high-income countries.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 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 ».