Global trends in travel-related antimicrobial resistance: a systematic review, 2020–2024
Notice bibliographique
Résumé
Antimicrobial resistance (AMR) is a growing global health threat, with international travel playing a key role in the spread of resistant bacteria. This systematic review examines trends in travel-associated AMR from 2020 to 2024. A search of PubMed, Scopus and Web of Science identified 10 studies involving 359 AMR isolates. Using the Newcastle-Ottawa scale, the study quality was assessed and findings were synthesised to identify patterns in prevalence, diversity and geographic spread. Results revealed a consistent rise in travel-associated AMR, particularly from regions such as Southeast Asia and Africa, which acted as major sources of diverse resistant pathogens. These include extended spectrum beta-lactamase-producing Escherichia coli, multidrug-resistant (MDR) Corynebacterium diphtheriae and colistin-resistant Enterobacterales. The number of MDR strains increased over time, making up 15.3% of cases by 2024. Healthcare exposure during travel emerged as a significant risk factor. Overall, the prevalence and diversity of AMR bacteria linked to travel have risen steadily, highlighting the urgent need for global cooperation. Enhanced surveillance, antimicrobial stewardship, infection control measures and international collaboration are essential to curb the spread of these dangerous pathogens.
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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 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,015 | 0,017 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
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 ».