Towards a matrix to assess the impacts of integrated surveillance of antimicrobial resistance and antimicrobial use
Notice bibliographique
Résumé
Introduction - Tackling the challenge of antimicrobial resistance (AMR) requires changes in antimicrobial use (AMU) across human, animal and agricultural sectors. To trigger adequate changes, both at individual as at policy level, all actors in the system must be informed by integrated surveillance. Consequently, it is crucial to assess the impacts of the information produced by such integrated systems to provide evidence of their added value. In this context, we aimed at developing a matrix to assess the impacts of integrated surveillance of AMR and AMU. Materials and Methods A preliminary evaluation tool was developed using impact pathway analysis. Using evidence from previous research, evaluation attributes and their indicators were identified for each of the immediate, intermediate and ultimate outcomes. The preliminary tool will be then submitted to a panel of international experts for validation and prioritization according to the surveillance context. Results - The evaluation matrix includes outcomes´ attributes to assess changes in surveillance performance, stakeholder awareness, knowledge and practices, cross-sectoral collaboration, systems knowledge, AMR risk management, surveillance costs, as well as health and economic impacts. Indicators are either observed or stated, and measured using both qualitative (eg. document analysis, key informant interviews) and quantitative methods (eg. epidemiological, economic analysis). The expert opinion elicitation will allow us to identify the adequate evaluation timeline, as well as the appropriateness of the attributes and indicators depending on the maturity of the evaluated system. Conclusion - The developed evaluation matrix provides guidance to assess the impacts of integrated surveillance systems of AMR and AMU conducted in a One Health context. It can be used as a stand-alone tool to specifically assess the outcomes of the surveillance system, or in conjunction with existing surveillance tools to provide a comprehensive evaluation of the system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».