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Enregistrement W4409637324 · doi:10.3390/tropicalmed10040115

The State of Antimicrobial Resistance of Gram-Negative Bacilli in Canada

2025· review· en· W4409637324 sur OpenAlexaffabout
Jeremy Li, Andrew Walkty, Philippe Lagacé‐Wiens, James A. Karlowsky, George Zhanel

Notice bibliographique

RevueTropical Medicine and Infectious Disease · 2025
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueAntibiotic Resistance in Bacteria
Établissements canadiensManitoba HealthUniversity of Manitoba
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKlebsiella pneumoniaeAntimicrobialPseudomonas aeruginosaMicrobiologyBacilliAntibiotic resistanceDrug resistanceAntimicrobial stewardshipBiologyMedicineAntibioticsEscherichia coliBacteria

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the last two decades, there has been an increase in resistance among Gram-negative bacteria in Canada. From 2007 to 2016, the proportion of ESBL-producing isolates among Escherichia coli and Klebsiella pneumoniae isolates increased from 3.5% to 11.1%. There has also been an increase in carbapenem use over this time period, which may be contributing to the increasing prevalence of carbapenemase-producing Enterobacterales (CPE) in Canada. CPE, which were historically associated with travel, are now mostly acquired domestically. The prevalence of multi-drug resistant (MDR) Pseudomonas aeruginosa has decreased slightly, possibly due to decreasing use of fluoroquinolones and aminoglycosides. Many of the most effective antimicrobials for the treatment of infections with resistant Gram-negative organisms, including many of the novel β-lactam/β-lactamase inhibitors (βL/βLIs), are not marketed in Canada. A coordinated focus on antimicrobial stewardship and infection control is necessary to slow the spread of resistance and to preserve the efficacy of our current antimicrobials for future generations.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,494
Score d'incertitude au seuil0,994

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,262 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations3
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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