Assessment of Evaluation Tools for Integrated Surveillance of Antimicrobial Use and Resistance Based on Selected Case Studies
Notice bibliographique
Résumé
Regular evaluation of integrated surveillance for antimicrobial use (AMU) and resistance (AMR) in animals, humans, and the environment is needed to ensure system effectiveness, but the question is how. In this study, six different evaluation tools were assessed after being applied to AMU and AMR surveillance in eight countries: (1) ATLASS: the Assessment Tool for Laboratories and AMR Surveillance Systems developed by the Food and Agriculture Organization (FAO) of the United Nations, (2) ECoSur: Evaluation of Collaboration for Surveillance tool, (3) ISSEP: Integrated Surveillance System Evaluation Project, (4) NEOH: developed by the EU COST Action "Network for Evaluation of One Health," (5) PMP-AMR: The Progressive Management Pathway tool on AMR developed by the FAO, and (6) SURVTOOLS: developed in the FP7-EU project "RISKSUR." Each tool was scored using (i) 11 pre-defined functional aspects (e.g., workability concerning the need for data, time, and people); (ii) a strengths, weaknesses, opportunities, and threats (SWOT)-like approach of user experiences (e.g., things that I liked or that the tool covered well); and (iii) eight predefined content themes related to scope (e.g., development purpose and collaboration). PMP-AMR, ATLASS, ECoSur, and NEOH are evaluation tools that provide a scoring system to obtain semi-quantitative results, whereas ISSEP and SURVTOOLS will result in a plan for how to conduct evaluation(s). ISSEP, ECoSur, NEOH, and SURVTOOLS allow for in-depth analyses and therefore require more complex data, information, and specific training of evaluator(s). PMP-AMR, ATLASS, and ISSEP were developed specifically for AMR-related activities—only ISSEP included production of a direct measure for "integration" and "impact on decision making." NEOH and ISSEP were perceived as the best tools for evaluation of One Health (OH) aspects, and ECoSur as best for evaluation of the quality of collaboration. PMP-AMR and ATLASS seemed to be the most user-friendly tools, particularly designed for risk managers. ATLASS was the only tool focusing specifically on laboratory activities. Our experience is that adequate resources are needed to perform evaluation(s). In most cases, evaluation would require involvement of several assessors and/or stakeholders, taking from weeks to months to complete. This study can help direct future evaluators of integrated AMU and AMR surveillance toward the most adequate tool for their specific evaluation purpose.
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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 | 0,157 | 0,232 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,022 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».