Characterizing approaches used to display antimicrobial resistance data in veterinary and human medicine: a scoping review
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Introduction: Antimicrobial resistance (AMR) is a complex One Health problem that requires continuous surveillance to minimize the potential hazards. Information must be disseminated promptly in easily understandable formats to support informed decisions and actions by data end-users. One way to address this is through real-time visualizations, such as dashboards, to help key interest-holders understand and monitor AMR. A scoping review was conducted to understand the current body of evidence surrounding real-time AMR visualizations in both veterinary and human health. Methods: Twelve sources were searched for relevant citations. 1763 citations were included in the screening process. Citations were screened for four main criteria: (i) the text had to be a primary research article in English (ii) published between 1990 and 2023, and (iii) it had to discuss the methodology of an AMR display (iv) that was updated at least quarterly. Results: Forty-two publications were identified as relevant. Publication information, information about the data used in the described displays, display information, and user information were charted. Publications were from 25 countries and utilized data from over 40 databases. Various bacterial genera and species were reported; the most common bacterial species were Escherichia coli and Staphylococcus aureus . Displays were most focused mainly on human data. Conclusions: AMR data visualization has been implemented globally and is a critical component of continued AMR surveillance. Displays are often part of a larger surveillance system. A key challenge is designing a visualization for an intended audience and the information then being utilized by that audience.
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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 | 0,037 | 0,163 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,006 |
| Bibliométrie | 0,041 | 0,038 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,007 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».