COVID-19 impact on AMR: a rapid scoping review, equity analysis and evidence gap map study
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: The COVID-19 pandemic is expected to have impacted many drivers of antimicrobial resistance (AMR) and compounded existing societal and health inequities. This rapid scoping review examined how three selected healthcare system factors, which we have called 'drivers'-antimicrobial use, infection prevention and control and health system use-were affected by COVID-19 and how they have impacted resistance. METHODS: Peer-reviewed searches were performed in MEDLINE, Embase and Cochrane on 19 December 2022 and updated on 25 February 2023 and 1 September 2023. Results of these searches were integrated with an initial search run on 19 October 2022, using the WHO COVID-19 Research Database. References of included studies were also searched to identify any additional relevant studies. Data on the three drivers from included studies were assessed to determine whether they influenced the emergence, spread or number of resistant infections due to antimicrobial-resistant organisms. Studies were then mapped to identify literature gaps and assessed for equity considerations and quality of evidence. RESULTS: 63 studies were analysed. Reported COVID-19 changes to antimicrobial use were associated with increased AMR burden in hospital settings. Conversely, the infection prevention and control measures implemented to reduce COVID spread may have decreased resistance in community settings. Differences in health system use during the COVID-19 pandemic may have increased resistance, although we identified knowledge gaps on COVID-19-related changes in health system use. Few studies considered equity in their analyses and no studies directly mentioned equity. All included studies had a moderate to high risk of bias. CONCLUSIONS: COVID-19 led to mixed effects on AMR, which depended on the setting and context. There is a need for more rigorous studies that examine how COVID-19 impacted the health system as well as socioeconomic determinants to provide evidence for future pandemics or health crises. Our findings also underscore the importance of integrating antimicrobial stewardship, robust infection prevention and equity-focused surveillance into pandemic preparedness to mitigate AMR risks in future public health emergencies.
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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 | 0,087 | 0,243 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,013 |
| Bibliométrie | 0,065 | 0,047 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,012 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,011 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 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 ».