MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4414277323 · doi:10.1371/journal.pone.0330128

Canada’s 2025 AMR priority pathogens: Evidence-based ranking and public health implications

2025· article· en· W4414277323 sur OpenAlexaffabout
Kahina Abdesselam, Raymond-Jonas Ngendabanka, Pia K. Muchaal, Kanchana Amaratunga, Rashmi Narkar, Anna-Louise Crago, Tanya Lary

Notice bibliographique

RevuePLoS ONE · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrioritizationRanking (information retrieval)Public healthPublic health surveillanceAction (physics)MEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Antimicrobial resistance (AMR) is a growing global health threat that undermines the effectiveness of treatments and the sustainability of health systems. In 2015, Canada published its first AMR pathogen prioritization list, which laid the foundation for the Canadian Antimicrobial Resistance Surveillance System (CARSS). Since then, evolving resistance patterns, newly emerging pathogens, and enhanced surveillance capacity have prompted a comprehensive update to identify the most pressing AMR threats in the Canadian context. OBJECTIVE: To undertake a systematic and reproducible prioritization process, leveraging nationally representative Canadian data, and to identify the most pressing AMR threats. This risk prioritization aims to inform surveillance strategies, which then lends itself to infection prevention and control measures, stewardship initiatives, and research and innovation directions. METHODS: A total of 155 pathogens identified as potential threats to Canadians were assessed to determine whether AMR posed a significant concern. Pathogens selected for further evaluation underwent a multi-criteria decision analysis (MCDA) using Canadian data from 2017 to 2022. Nine prioritization criteria, including health equity introduced for the first time, were used to evaluate and rank pathogens based on their risk to public health. Weights were assigned to each criterion, informed by expert consensus, to reflect their relative importance. A sensitivity analysis was conducted to test the robustness of the rankings under different weighting scenarios, ensuring the reliability of the top-ranked AMR pathogens in Canada. RESULTS: Twenty-nine AMR pathogens were ascertained as significant risks to Canadians and categorized into four tiers based on incidence, treatability, transmission, and health equity. Tier 1 pathogens, including Carbapenem-resistant Enterobacterales, Candida auris, Drug-resistant Neisseria gonorrhoeae, and Drug-resistant Shigella spp., pose the highest risk due to limited treatment options, potentially higher morbidity and mortality, and disproportionate impacts on marginalized populations. The prioritization of N. gonorrhea and Drug-resistant Shigella spp. along with the inclusion of Mycoplasma genitalium in Tier 2 highlight growing concerns in sexually transmitted infections (STIs). These findings underscore the need for continued enhanced surveillance, targeted interventions, and a health equity lens in AMR prioritization. CONCLUSION: This updated prioritization provides a robust, equity-informed framework to guide AMR surveillance and responses in Canada. It identifies high-impact pathogens and surveillance areas, offering a strategic tool to support public health action and research.

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)0,032
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,114
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,882
Score d'incertitude au seuil0,854

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0320,114
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,003
Bibliométrie0,0120,011
Études des sciences et des technologies0,0050,002
Communication savante0,0070,002
Science ouverte0,0050,004
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0080,001

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,189 · 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'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revuePLoS ONEMême sujetAntibiotic Use and ResistanceTravaux en français237 207