Global antibiotic hotspots and risks: A One Health assessment
Notice bibliographique
Résumé
Antibiotics are increasingly prevalent in global environments, driving antimicrobial resistance and disrupting microbial cycling. These impacts pose threats to human, animal, and environmental health. Therefore, addressing this emergent issue necessitates a One Health framework that integrates these interconnected dimensions. Here we systematically review 137 antibiotics across diverse global environmental compartments. We find that sulfonamides, macrolides, quinolones, and tetracyclines are globally ubiquitous, particularly prevalent in Asia and Africa, whereas β-lactams dominates in Europe. Hierarchical clustering revealed ten priority antibiotics in liquid phases and eight in solid phases requiring urgent attention. Regional analysis indicated the highest antibiotic concentrations within wastewater treatment plant liquids in the Americas and surface waters in Africa, with generally lower levels detected in Asia and Europe. Utilizing a One Health assessment framework, we integrated Predicted No-Effect Concentrations for antibiotic resistance selection (PNEC RS ) relevant to human and animal health with Minimum Inhibitory Concentrations (MICs) affecting microbial nitrogen cycling processes. Risk assessment highlighted wastewater treatment plant liquids (20% average exceedance) and animal manure (44% average exceedance) as the most critical compartments. Africa exhibited the highest overall risk, averaging a 53% exceedance rate. Notably, ciprofloxacin and ofloxacin in liquid phases, as well as enrofloxacin and norfloxacin in solid phases, emerged as antibiotics posing significant One Health risks. This study advances our understanding of antibiotic distribution globally, offering a foundation for targeted interventions to mitigate antibiotic-related risks across human, animal, and environmental health sectors. • Global dataset compiles 137 antibiotics across eight environmental media in 46 countries. • It combines Predicted No-Effect Concentrations for Resistance Selection with Minimum Inhibitory Concentrations. • Wastewater treatment plant liquids (20%) and animal manure (44%) are the highest-risk media for antibiotic exceedance. • Africa emerges as the continent most severely impacted by antibiotic contamination risks (53% average exceedance). • Ciprofloxacin, ofloxacin, enrofloxacin, and norfloxacin are critical antibiotics posing global environmental threats.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».