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Enregistrement W4412599367 · doi:10.1016/j.onehlt.2025.101143

Interconnections between the food system and antimicrobial resistance: A systems-informed umbrella review from a One Health perspective

2025· review· en· W4412599367 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueOne Health · 2025
Typereview
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiquePharmaceutical and Antibiotic Environmental Impacts
Établissements canadiensUniversité de MontréalCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalCentre for Global Health ResearchYork University
Organismes subventionnairesZonMwAgence Nationale de la RechercheInternational Development Research CentreCanadian Institutes of Health ResearchJoint Programming Initiative on Antimicrobial ResistanceWellcome TrustStyrelsen för Internationellt Utvecklingssamarbete
Mots-clésPerspective (graphical)One HealthResistance (ecology)Antibiotic resistanceEngineering ethicsBiologyMedicineComputer sciencePublic healthPathologyMicrobiologyEcologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Human food systems are a major driver of antimicrobial resistance (AMR), with significant implications for human, animal, and ecosystem health. While recent research frames AMR as an emerging property of a complex system, this perspective has not been systematically applied to the existing evidence. This review aims to synthesise the evidence on AMR and the food system from a complex systems perspective, highlighting the interconnections between factors that contribute to AMR emergence and spread. Materials and methods: An umbrella review methodology was used to identify relevant studies. We searched Medline, SCOPUS, Agricola, and Dimensions using terms related to AMR and the food system. Systematic reviews at this intersection containing evidence of at least one relationship between two variables were included. Data were extracted and summarised according to umbrella review guidelines, and a causal loop diagram (CLD) was developed to map the interrelationships between food system factors and AMR. Results: Our synthesis incorporated evidence from 80 studies, highlighting how AMR emergence and spread within food systems is driven by a complex interplay of factors across human, animal, and environmental reservoirs (e.g., water, soil), with impacts for disease burden in humans, animals and crops and financial viability of farming. The tensions driving antimicrobial use (AMU) in livestock, a key driver of AMR, were underlined, with trade-offs between disease treatment, animal welfare, and economic outcomes. Feedback loops between humans, animals, and the environment were identified, with antimicrobials and AMR spreading between multiple reservoirs. Conclusions: This review underscores the need for a One Health approach to AMR mitigation, given the interconnections between human, animal, and ecosystem health. Findings highlight the trade-offs in AMU and the economic incentives that may conflict with global antimicrobial stewardship. Further research may empirically explore connections to upstream factors, such as consumer preferences and environmental determinants.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,582
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,102
Tête enseignante GPT0,385
Écart entre enseignants0,284 · 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