Bridging AMR knowledge gaps and improving policy implementation: a perspective on the role of community engagement in Africa
Notice bibliographique
Résumé
Antimicrobial resistance (AMR) is an escalating global threat, posing a serious challenge to public health and medical and social advancements. Top-down research methods and policy implementation approaches have fallen short in capturing the complexities of AMR transmission and supporting effective policy implementation, including in diverse and resource-constrained settings. This perspective article suggests that community engagement has the potential to improve AMR outcomes by generating more community-relevant, context-specific AMR knowledge, providing novel data and evidence for action. We further note that locally rooted civil society organizations (CSOs) are essential to fostering relevance, acceptability, and effectiveness of AMR interventions, as well as engendering strong commitment to AMR policy development and implementation. We focus on the role that lived experiences and participatory research approaches, such as citizen science, can play in generating locally grounded AMR knowledge, as well as how community engagement can facilitate trust and a sense of ownership surrounding AMR policies among community members. We also note the potential of community engagement to identify and address equity and cross-sectoral coordination challenges and contribute to more equitable and sustainable AMR policy implementation. Drawing on successful initiatives in Nigeria, Zimbabwe, Malawi, and Kenya, and acknowledging the role of advocacy by CSOs, we demonstrate the potential of community-driven approaches to transform AMR responses and human, animal, and environmental health-related outcomes, and note that to be successful, this community engagement must be genuine, meaningful, inclusive, and transparent.
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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 | 0,067 | 0,055 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,015 | 0,037 |
| Communication savante | 0,020 | 0,029 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,035 |
| Intégrité de la recherche | 0,015 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».