A multivariable analysis of the contribution of socioeconomic and environmental factors to blood culture Escherichia Coli resistant to fluoroquinolones in high- and middle-income countries
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Antimicrobial resistance (AMR) is a public health concern. We wanted to determine if various environmental and socioeconomic variables as well as markers of antimicrobial use impacted on the level of AMR in countries of different income levels. Methods We performed cross-national univariate and multivariable analyses using the national proportion of quinolone-resistant Escherichia coli (QREC) in blood culture as the dependent variable. Access to safe water and sanitation, other socioeconomic variables, and human and animal antimicrobial consumption were analysed. Results In middle-income countries, unsafely managed sanitation, corruption and healthcare access and quality were significantly associated with the national proportion of blood culture QREC (%) in univariate analyses, whereas no variables remained significant in the multivariable models. For the multivariable high-income country model, corruption and healthcare access and quality were significantly associated with blood culture QREC (%) levels. For the model including all countries, human fluoroquinolone use, corruption level, livestock and crop production index were significantly associated with blood culture QREC (%) levels in the univariate analyses. Conclusion Corruption is a strong predictor of AMR, likely reflecting a multitude of socioeconomic factors. Sanitation quality contributed to increased blood culture QREC (%) levels in middle-income countries, although was not an independent factor, highlighting the need to also focus on infrastructure such as sanitation services in the context of AMR.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».