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Enregistrement W7006325395

System-wide approaches to antimicrobial therapy and antimicrobial resistance in the UK: the AMR-X framework.

2024· article· en· W7006325395 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

RevueApollo (University of Cambridge) · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMarine Sponges and Natural Products
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNorth Bristol NHS TrustUniversity of BristolQueen's University BelfastCardiff UniversityUniversity College LondonQueen Mary University of LondonUniversity of DundeeImperial College LondonQueen's UniversityUniversity of LeicesterUniversity of LeedsNational Institute for Health and Care ResearchNational Institute for Health and Care ExcellenceJohns Hopkins UniversityPfizer
Mots-clésNucleofectionGestational periodFusible alloyDiafiltrationProteogenomicsTSG101Articular cartilage damage
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Antimicrobial resistance (AMR) threatens human, animal, and environmental health. Acknowledging the urgency of addressing AMR, an opportunity exists to extend AMR action-focused research beyond the confines of an isolated biomedical paradigm. An AMR learning system, AMR-X, envisions a national network of health systems creating and applying optimal use of antimicrobials on the basis of their data collected from the delivery of routine clinical care. AMR-X integrates traditional AMR discovery, experimental research, and applied research with continuous analysis of pathogens, antimicrobial uses, and clinical outcomes that are routinely disseminated to practitioners, policy makers, patients, and the public to drive changes in practice and outcomes. AMR-X uses connected data-to-action systems to underpin an evaluation framework embedded in routine care, continuously driving implementation of improvements in patient and population health, targeting investment, and incentivising innovation. All stakeholders co-create AMR-X, protecting the public from AMR by adapting to continuously evolving AMR threats and generating the information needed for precision patient and population care.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,304
Score d'incertitude au seuil0,342

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,202
Écart entre enseignants0,180 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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