The Slow Pandemic: Emergence of Antimicrobial Resistance in the Postadvent of SARS‐CoV‐2 Pandemic
Notice bibliographique
Résumé
Background: The unprecedented outbreak of the severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS‐CoV‐2) pandemic has dramatically changed the global approach to public health, emphasizing the importance of measures to control and prevent infections. In response to the COVID‐19 crisis, stringent hygiene practices and surface disinfection have become the norm, with an unprecedented surge in the use of disinfectants and antiseptics (DAs). Main Text: While these measures have been crucial in curbing the spread of the virus, an emerging concern has taken center stage: the potential impact of the prolonged and widespread use of antimicrobial compounds in these products on the development of antibiotic resistance. Antimicrobial resistance (AMR) has long been recognized as one of the most pressing global health threats. Quaternary ammonium compounds (QAC) such as benzalkonium chloride, benzethonium chloride, and cetylpyridinium chloride, which are extensively used in DAs formulations, have gained less attention in the context of AMR. Conclusion: A high abundance of QACs was detected in wastewater, and certain bacteria such as Pseudomonas aeruginosa, Acinetobacter baumannii , and Enterococcus species developed resistance to these compounds over time. We analyzed the available evidence from the scientific literature, examining the presence and concentrations of QACs in different water sources, and their resistance mechanisms. This review aimed to shed light on the multifaceted challenges that arise from the dual battle against the COVID‐19 pandemic and the ongoing global fight against AMR.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».