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Enregistrement W4410799247 · doi:10.1016/j.hazadv.2025.100768

Environmental drivers of antibiotic resistance: Synergistic effects of climate change, co-pollutants, and microplastics

2025· article· en· W4410799247 sur OpenAlexafffund
Maryam Zarean, Satinder Kaur Brar, Raymond W. M. Kwong

Notice bibliographique

RevueJournal of Hazardous Materials Advances · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePharmaceutical and Antibiotic Environmental Impacts
Établissements canadiensYork University
Organismes subventionnairesCanada Research Chairs
Mots-clésMicroplasticsPollutantEnvironmental scienceClimate changeResistance (ecology)Environmental chemistryChemistryEcologyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Antimicrobial resistance (AMR) is an urgent global health concern, increasingly driven by environmental factors such as climate change, chemical co-pollutants, and microplastics (MPs). MPs, synthetic particles smaller than 5 mm, facilitate the spread of antibiotic resistance genes (ARGs) by providing surfaces for biofilm development and concentrating pollutants like antibiotics and heavy metals. The interplay among these environmental stressors intensifies under the influence of climate change, which exacerbates ARG proliferation through elevated temperatures, extreme weather events, and enhanced horizontal gene transfer (HGT). The seasonal and pollutant-induced mechanisms of ARG proliferation underscore the intricate interaction of environmental factors, particularly in hotspots such as wastewater treatment plants. Key drivers of ARG enrichment includes antibiotics, heavy metals, organic pollutants (e.g., pesticides, non-antibiotic pharmaceuticals, etc.), and MPs. They contribute to resistance proliferation through synergistic mechanisms such as co-resistance, cross-resistance, and enhanced HGT. Aging MPs, enriched by biofilm formation, amplify their pollutant adsorption capacities and modulate ARG dynamics in polluted environments. This review examines the complex synergies among environmental drivers of antibiotic resistance, highlighting their collective and individual contributions to ARG proliferation. It integrates knowledge of ARG dynamics in ecosystems and assesses associated public health risks, such as pathogen dissemination, biofilm-mediated resistance transfer, and ecological disturbances. Addressing these challenges requires integrating advanced wastewater treatment technologies with innovative therapeutics, such as next-generation antibiotics and bacteriophage therapy while targeting mobile genetic elements. Prioritizing cost-effective, scalable, and site-specific solutions is essential to mitigate the global AMR crisis.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,608

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,250 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations24
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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