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Enregistrement W4415008152 · doi:10.14745/ccdr.v51i09a04

The innovative and purpose-built veterinary antimicrobials sales reporting system

2025· article· en· W4415008152 sur OpenAlexafffundvenueabout
Shamir Mukhi, Manisha Mehrotra, Carolee A. Carson, Xian-Zhi Li, Mark Reist, Angelina L Bosman, Valentine Usongo, Ben Gammon, Tim Beattie

Notice bibliographique

RevueCanada Communicable Disease Report · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiqueAntibiotic Use and Resistance
Établissements canadiensHealth CanadaPublic Health Agency of Canada
Organismes subventionnairesPublic Health AgencyPublic Health Agency of Canada
Mots-clésAntimicrobialData collectionAntimicrobial stewardshipSales managementMEDLINE

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Antimicrobial resistance (AMR) is one of the major public health threats of our time. Human activities across the One Health spectrum, such as the misuse and overuse of antimicrobials, can accelerate the resistance threat. A variety of antimicrobials used in veterinary medicine are also important in human medicine. As part of Canada's commitment to address AMR and antimicrobial use (AMU), and to align with international best practices aimed to minimize the impacts of AMR and preserve the effectiveness of existing antimicrobials, regulatory controls and enhanced surveillance initiatives have been implemented in veterinary medicine and animal health to improve intelligence on the quantities of antimicrobials available for use in animals. These efforts include the implementation of the national Veterinary Antimicrobial Sales Reporting (VASR) system in Canada, in 2018. The focus of this article is to describe the VASR data collection system and platform. Methods: A custom-built data collection and analytical system was developed to enhance understanding of the volume of antimicrobials available for use in animals and contribute to the broader surveillance of trends in AMU and AMR in an effort to support stewardship. Partners from Health Canada's Veterinary Drugs Directorate, the Public Health Agency of Canada's Centre for Food-borne, Environmental and Zoonotic Infectious Diseases, and the Canadian Network for Public Health Intelligence worked together to envision, develop, and implement the national-scale, purpose-built technological intervention, the VASR system. Results: The VASR surveillance system provides a robust data collection and analytical informatics platform to improve intelligence on antimicrobial sales available for veterinary use in Canada. Conclusion: An innovative, purpose-built national antimicrobial sales reporting system was developed. This web-based platform is effective for data submission by the participants and facilitates analysis to provide a comprehensive picture of medically important antimicrobials available for use in animals in Canada, thereby supporting AMR and AMU surveillance and stewardship.

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)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,013
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,194
Score d'incertitude au seuil0,386

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,013
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,004

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,268
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 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission4
Résumé présentoui

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