The British Society for Antimicrobial Chemotherapy Resistance Surveillance Project: methods and limitations
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The BSAC Bacteraemia and Respiratory Resistance Surveillance Programmes provided long-term surveillance of antibiotic resistance in key pathogens of bloodstream and both community- and hospital-acquired respiratory infections in the UK and Ireland. This paper details the methodologies used. Data limitations are discussed. METHODS: Sentinel laboratories across the UK and Ireland contributed up to a fixed annual quota of isolates of defined bacterial groups. For each Programme, a Central Laboratory confirmed bacterial identifications, measured MICs by the BSAC agar dilution method, investigated mechanisms of resistance and determined serotypes of Streptococcus pneumoniae. Identification methods evolved over time, e.g. with adoption of MALDI-TOF. Classification of susceptibility and resistance follows the 2022 (not contemporaneous) EUCAST guidance. RESULTS: Seventy-nine laboratories contributed 30 716 community respiratory isolates from 1999/2000 to 2018/19; 65 laboratories contributed 13 508 hospital respiratory isolates from 2008/09 to 2018/19; 81 laboratories contributed 56 064 bacteraemia isolates from 2001 to 2019. Although large and teaching hospitals were over-represented, the resistance rates for bacteraemia organisms collected in England mirror more extensive (but less standardized or detailed) national data gathered from laboratories by the UK Health Security Agency and its predecessor organizations, which provided a bespoke data extract. CONCLUSIONS: These surveillance Programmes have provided comprehensive and reliable information on antibiotic susceptibility in the UK and Ireland over two decades. Detailed results, showing resistance trends and mechanisms of antibiotic resistance, are presented in five papers in this Supplement.
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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 | 0,123 | 0,227 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,006 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,005 |
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 ».