The surveillance of antimicrobial resistance in wastewater from a one health perspective: A global scoping and temporal review (2014–2024)
Notice bibliographique
Résumé
Surveillance of antimicrobial resistance (AMR) via a One Health approach must consider the interconnectivity between humans, animals, and the environment. Traditionally, AMR surveillance has relied upon patient-based surveillance in healthcare settings. Wastewater surveillance (WWS) has recently been demonstrated for monitoring AMR to and/or from wastewater treatment plants (WWTPs) which represent a point of intersection between humans, animals and the environment. WWS can be associated with AMR presence and dissemination across entire communities or WWTP catchments, as well as the transfer of AMR to agricultural lands and receiving waters via genes and/or organisms. In this review, the various methodologies used for WWS of AMR and their interpretative significance are identified and discussed, in addition to the potential approaches and outcomes associated with AMR monitoring within WWTPs. A total of 177 reports were identified covering the period 2014 to October 2024, with 136 (76.8 %) appearing after 2019. These recent papers show a distinct emphasis on qPCR and sequencing-based approaches. Surveillance is now global in scope, albeit with a current emphasis on WWTPs in high-income countries. To achieve more effective, global WWS of AMR under a One Health lens, all relevant sectors must understand the principles and capabilities of available methodologies and technologies. Overall, this review seeks to illuminate the diverse interpretations that can be made from WWS of AMR in a One Health context and identify how best to inform future directions regarding AMR monitoring and prevention efforts.
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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 | 0,007 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,016 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,004 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».